Anisotropic mesh adaptation: towards user-independent, mesh-independent and solver-independent CFD. Part I: general principles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle