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Enregistrement W1989752853 · doi:10.1108/00022660710743859

Gradient method for mesh refinement in compressible fluid flow simulations

2007· article· en· W1989752853 sur OpenAlexaboutno aff
Viktor Šajn, Dejan Nožak, Tadej Kosel, Franc Kosel

Notice bibliographique

RevueAircraft Engineering and Aerospace Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressible flowFinite element methodCompressibilityMechanicsAdiabatic processComputer scienceVelocity gradientPressure gradientFlow (mathematics)TurbulenceMesh generationComputational fluid dynamicsPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to present an algorithm for local mesh refinement of finite elements in a two‐dimensional compressible fluid flow. Design/methodology/approach The algorithm works on a principle of maximum gradient of fluid variables, e.g. pressure, velocity and density. The simulation of two‐dimensional, transient, viscous, compressible, adiabatic flow of turbulent fluid through a De Laval nozzle was performed by the finite element method. The pressure gradient was used as a condition for mesh refinement. Findings With the gradient method faster numerical calculations can be obtained. Boundary layer separation and locations of normal shock waves can be described on locally refined mesh. Research limitations/implications Further development of the algorithm is required, especially the determination of the gradient criterion. Originality/value The paper provides a new approach to mesh refinement. The mesh is refined automatically. Calculation time and required computer memory are decreased.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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