Anisotropic mesh adaptation: towards user-independent, mesh-independent and solver-independent CFD. Part I: general principles
Notice bibliographique
Résumé
The present paper is the lead article in a three-part series on anisotropic mesh adaptation and its applications to structured and unstructured meshes. A flexible approach is proposed and tested on two-dimensional, inviscid and viscous, finite volume and finite element flow solvers, over a wide range of speeds. The directional properties of an interpolation-based error estimate, extracted from the Hessian of the solution, are used to control the size and orientation of mesh edges. The approach is encapsulated into an edge-based anisotropic mesh optimization methodology (MOM), which uses a judicious sequence of four local operations: refinement, coarsening, edge swapping and point movement, to equi-distribute the error estimate along all edges, without any recourse to remeshing. The mesh adaptation convergence of the MOM loop is carefully studied for a wide variety of test cases. The mesh optimization generic coupling of MOM with finite volume and finite element flow solvers is shown to yield the same final mesh no matter what the starting point is. It is also shown that on such optimized meshes, the need for computational fluid dynamics (CFD) stabilization artifices, such as upwinding or artificial viscosity, are drastically reduced, if not altogether eliminated, in most well-posed formulations. These two conclusions can be considered significant steps towards mesh-independent and solver-independent CFD. The structure of the three-part series is thus, 1, general principles; 2, methodology and applications to structured and unstructured grids; 3, applications to three-dimensional flows. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».