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Enregistrement W2035072829 · doi:10.1016/j.compfluid.2014.02.023

Using reduced hydrodynamic models to accelerate the predictor–corrector convergence of implicit 6-DOF URANS submarine manoeuvring simulations

2014· article· en· W2035072829 sur OpenAlexafffund
Mark Bettle, Andrew G. Gerber, George D. Watt

Notice bibliographique

RevueComputers & Fluids · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueShip Hydrodynamics and Maneuverability
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtlantic Canada Opportunities AgencyCanada Foundation for InnovationDefence Research and Development Canada
Mots-clésJacobian matrix and determinantPredictor–corrector methodConvergence (economics)MathematicsApplied mathematicsControl theory (sociology)Mathematical analysisReynolds numberMechanicsPhysicsComputer scienceTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An implicit predictor–corrector method is presented for the simultaneous integration of the six degrees-of-freedom (DOF) equations of motion for a manoeuvring submarine and the unsteady Reynolds-Averaged Navier Stokes (URANS) equations describing the vehicle hydrodynamics. The novel method uses coefficient-based hydrodynamic models for estimating the Jacobian matrix for Newton iteration. The method is applied to emergency rising and horizontal plane zig-zag manoeuvres. It is shown to converge faster at each timestep than under-relaxed fixed-point iteration with an optimum relaxation parameter. A simple model containing only primary linear hydrodynamic coefficients that are relatively easy to estimate or measure was found to be adequate for modelling the Jacobian matrix in these simulations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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