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Enregistrement W1995701921 · doi:10.1002/fld.585

Evaluation of one‐ and two‐equation low‐<i>Re</i> turbulence models. Part I—Axisymmetric separating and swirling flows

2003· article· en· W1995701921 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésTurbulenceK-epsilon turbulence modelK-omega turbulence modelMechanicsReynolds stress equation modelTurbulence modelingReynolds-averaged Navier–Stokes equationsRotational symmetryReynolds numberBoundary layerReynolds stressCurvatureContext (archaeology)PhysicsMathematicsGeometryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This first segment of the two‐part paper systematically examines several turbulence models in the context of three flows, namely a simple flat‐plate turbulent boundary layer, an axisymmetric separating flow, and a swirling flow. The test cases are chosen on the basis of availability of high‐quality and detailed experimental data. The tested turbulence models are integrated to solid surfaces and consist of: Rodi's two‐layer k – ε model, Chien's low‐Reynolds number k – ε model, Wilcox's k – ω model, Menter's two‐equation shear‐stress‐transport model, and the one‐equation model of Spalart and Allmaras. The objective of the study is to establish the prediction accuracy of these turbulence models with respect to axisymmetric separating flows, and flows of high streamline curvature. At the same time, the study establishes the minimum spatial resolution requirements for each of these turbulence closures, and identifies the proper low‐Mach‐number preconditioning and artificial diffusion settings of a Reynolds‐averaged Navier–Stokes algorithm for optimum rate of convergence and minimum adverse impact on prediction accuracy. Copyright © 2003 John Wiley &amp; 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,301 · 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