On the use of sensitivity analysis in model reduction to predict flows for varying inflow conditions
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The proper orthogonal decomposition (POD)‐based model reduction method is more and more successfully used in fluid flows. However, the main drawback of this methodology rests in the robustness of these reduced order models (ROMs) beyond the reference at which POD modes have been derived. Any variation in the flow or shape parameters within the ROM fails to predict the correct dynamics of the flow field. To broaden the spectrum of these models, the POD modes should have the global characteristics of the flow field over which the predictions are required. Mixing of snapshots with varying parameters is one way to improve the global nature of the modes but is computationally demanding because it requires full‐order solutions for a number of parameter values in order to assemble atextitrich enough database on which to perform POD. Instead, we have used sensitivity analysis (SA) to include the flow and shape parameters influence during the basis selection process to develop more robust ROMs for varying viscosity (Reynolds number), changing orientation and shape definition of bodies. This study aims at extending these ideas to inflow conditions to demonstrate the effectiveness of the proposed approach in capturing the effect of varying inflow on the dynamics of the flow over an elliptic cylinder. Numerical experiments show that the newly derived models allow for a more accurate representation of the flows when exploring the parameter space. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle