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Enregistrement W2043916734 · doi:10.1002/nme.2458

SPH with the multiple boundary tangent method

2008· article· en· W2043916734 sur OpenAlexafffund
Mehmet Yıldız, Rusty Rook, Afzal Suleman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTangentSmoothed-particle hydrodynamicsBoundary (topology)Benchmark (surveying)Boundary value problemSingular boundary methodMathematicsApplied mathematicsMathematical analysisComputer scienceMathematical optimizationMechanicsGeometryPhysicsBoundary element methodFinite element methodGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we present an improved solid boundary treatment formulation for the smoothed particle hydrodynamics (SPH) method. Benchmark simulations using previously reported boundary treatments can suffer from particle penetration and may produce results that numerically blow up near solid boundaries. As well, current SPH boundary approaches do not properly treat curved boundaries in complicated flow domains. These drawbacks have been remedied in a new boundary treatment method presented in this article, called the multiple boundary tangent (MBT) approach. In this article we present two important benchmark problems to validate the developed algorithm and show that the multiple boundary tangent treatment produces results that agree with known numerical and experimental solutions. The two benchmark problems chosen are the lid‐driven cavity problem, and flow over a cylinder. The SPH solutions using the MBT approach and the results from literature are in very good agreement. These solutions involved solid boundaries, but the approach presented herein should be extendable to time‐evolving, free‐surface boundaries. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,329 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations163
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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