Transition-Flow-Occurrence Estimation: A New Method
Notice bibliographique
Résumé
There is a current need for a simple and effective way for determining the transition onset and transition extent on a solid surface in a general CFD solver, in order to include the transition effects in the aerodynamic coefficients calculation. The present paper propose a new method for estimating the transition onset and extent based on the temporal variation of the skin friction coefficient and the flow vorticity at the wall. The method consists in two steps: in the first step an unsteady Navier-Stokes simulation is performed around the aerodynamical configuration, in this step the skin friction and vorticity at the wall are recorded, this two parameters are used for determining the transition onset and transition length. In a second step of the method the computational grid is split in three regions: a laminar, a transition and a turbulent region; and a new simulation is done on this zonal mesh using the Reynolds Averaged Navier-Stokes. In order to coupling the transition region with the laminar and turbulent regions a linear intermittency function is used that multiplies the turbulent part of the viscosity. The intermittency function is zero in the laminar region and one in the turbulent region. The presented method is further validated with experimental data from literature; it is shown that the relative error in the drag coefficient calculated with the present method is lower than 8%, when a fully-turbulent simulation can introduce errors up to 50%.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».