Large-Eddy Simulation of Physiological Pulsatile Flow Based on a Dynamic Nonlinear Subgrid-Scale Stress Model
Notice bibliographique
Résumé
Pulsatile laminar-turbulent transitional flow in a three-dimensional (3D) constricted channel represents a challenging topic and has many important applications in bio-medical engineering. In this research, we numerically investigate the physics of a physiological pulsatile flow confined within a 3D channel with an idealized stenosis formed eccentrically on the top wall using the method of large-eddy simulation (LES). The advanced dynamic nonlinear subgrid-scale stress (SGS) model of Wang and Bergstrom [1] was implemented in the current LES approach to properly resolve the unrealistic SGS dissipation effects and numerical instabilities that are intrinsic to the Smagorinsky type dynamic models (DM). The Reynolds numbers tested in the simulation are 1700 and 2000, which are characteristic of human blood flows in large arteries. An in-house 3-D LES code has been modified to conduct our unsteady numerical simulations, and the results obtained have been validated using two different grid arrangements and the experimental results of Ahmed and Giddens [2]. The numerical results have been examined in terms of the resolved mean velocity, turbulence kinetic energy, viscous wall shear stress, resolved and subgrid-scale Reynolds stresses, as well as the local kinetic energy fluxes between the filtered and subgrid scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».