Large eddy simulation (2D) of spatially developing mixing layer using vortex-in-cell for flow field and filtered probability density function for scalar field
Notice bibliographique
Résumé
A large eddy simulation based on filtered vorticity transport equation has been coupled with filtered probability density function transport equation for scalar field, to predict the velocity and passive scalar fields. The filtered vorticity transport has been formulated using diffusion-velocity method and then solved using the vortex method. The methodology has been tested on a spatially growing mixing layer using the two-dimensional vortex-in-cell method in conjunction with both Smagorinsky and dynamic eddy viscosity subgrid scale models for an anisotropic flow. The transport equation for filtered probability density function is solved using the Lagrangian Monte-Carlo method. The unresolved subgrid scale convective term in filtered density function transport is modelled using the gradient diffusion model. The unresolved subgrid scale mixing term is modelled using the modified Curl model. The effects of subgrid scale models on the vorticity contours, mean streamwise velocity profiles, root-mean-square velocity and vorticity fluctuations profiles and negative cross-stream correlations are discussed. Also the characteristics of the passive scalar, i.e. mean concentration profiles, root-mean-square concentration fluctuations profiles and filtered probability density function are presented and compared with previous experimental and numerical works. The sensitivity of the results to the Schmidt number, constant in mixing frequency and inflow boundary conditions are discussed. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».