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Enregistrement W1996667601 · doi:10.1115/gt2010-23390

A Dual-Mesh Approach to Enhance Accuracy of the Boundary Conditions for Unstructured Grid Modeling of Turbomachinery Flows

2010· article· en· W1996667601 sur OpenAlexaff
Hong Yang, Lei‐Yong Jiang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesRWTH Aachen University
Mots-clésInflowPolygon meshComputer scienceMesh generationTurbomachineryGridUnstructured gridBoundary (topology)Computational fluid dynamicsComputational scienceBoundary value problemMixing (physics)Mechanical engineeringMechanicsGeometryFinite element methodEngineeringStructural engineeringComputer graphics (images)PhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although unstructured grids have gained wide acceptance in many engineering applications, they still suffer from difficulties in achieving high accuracy at the inflow, outflow and mixing-plane interface boundaries of multi-stage turbomachinery configurations. To overcome these difficulties and hence to increase the accuracy of unstructured grid methods, a novel dual mesh approach is proposed. In contrast to conventional CFD techniques, the dual mesh approach works on two sets of meshes at the boundaries: one is the original mesh and the other is an auxiliary surface mesh created at run time. By properly coupling of such double meshes, the dual mesh approach can effectively increase the accuracy and conservation of the solutions at the inflow, outflow and mixing-plane interface boundaries, and it can also enjoy most of the sophisticated numerical algorithms originally developed for the structured-grid boundary conditions. With both compressor and turbine test cases, the dual mesh approach is demonstrated to be superior to the conventional method while its CPU-time penalty is marginal. Additionally the dual mesh approach may be also useful for any structured CFD solvers subject to some restrictions on the structured grid distributions at the inflow, outflow and mixing-plane interface boundaries, e.g. mesh uniformity in the circumferential direction.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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