Statistical analysis of CFD results for missile surface pressures
Notice bibliographique
Résumé
An international computational aerodynamics study under the auspices of The Technical Cooperation Program (TTCP) Weapons Technology Panel 2 (APN-TP-2) involving participants from defense research laboratories of the United States, United Kingdom, Canada, and Australia was recently completed. The purpose of this study was to examine computational predictive technologies for finned missile shapes by comparing Navier-Stokes predictions to experimental data. Experimental data consisting of surface pressures on the body and fins, flow field pitot pressures, and force measurements were available for comparison to the computational results. The computational results for this study established an extensive database for evaluation and comparison. The fall database consists of results from six Navier-Stokes codes obtained by seven multi-block patched and unstructured grids for five distinct test cases. The statistical analysis techniques developed to help provide an evaluation of the predictive techniques are described. Quantitative results of the analysis of the differences between computational and experimental results are presented graphically and quantitatively in terms of medians, standard deviation, and a figure of merit to assist in the overall evaluation of the study results. The good performance achieved using the Spalart-Allmaras turbulence model and multi-block patched and unstructured grid techniques are noted in the findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».