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Enregistrement W2056026427 · doi:10.2514/6.2005-127

Evaluation of Nearby Flows by a Shape Sensitivity Equation Method

2005· article· en· W2056026427 sur OpenAlexaff
Régis Duvigneau, Dominique Pelletier

Notice bibliographique

Revue43rd AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Computer scienceEngineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the use of the Continuous Sensitivity Equation Method (CSEM) for the Navier-Stokes equations to compute nearby solutions, in the particular case of shape parameters. The o w and sensitivity elds are solved using an adaptive nite-elemen t method. A new approach is presented to extract accurate o w derivatives at the boundary, as they appear in the sensitivity boundary conditions for shape parameters. High order Taylor series expansions are used on layered patches in conjunction with a constrained least- squares procedure to evaluate accurate rst and second derivatives of the o w variables at the boundary. The proposed methodology is rst veried on a problem with a closed form solution obtained by the Method of Manufactured Solutions. The methodology is then applied to airfoil o ws, the CSEM yielding fast o w evaluation for such shape parameters as airfoil thickness, angle of attack and camber. tiate approach (often called Discrete Sensitivity Equation Method), the discrete form of the o w equations are dieren tiated and the total derivative of the o w discretization with respect to the design parameters is calculated. In the dieren tiate-then-approximate approach (known as the Continuous Sensitivity Equation Method CSEM), partial dieren tial equations for the o w sensitivities are obtained by implicit dieren tiation of the equations governing the o w. They are then approximated numerically. The CSEM is preferred for the present study, because it oers several advantages over the discrete sensitivity approach. In particular, since dieren tiation occurs before any discretization, the delicate com- putation of mesh sensitivities and all of the overhead associated with them are avoided. Consequently, the CSEM requires less memory and is computationaly less expensive than automatic dieren tiation, as shown by Borggaard and Verma. 3 Moreover, the CSEM is a natural approach when using adaptive methods: since the topology of the mesh changes with adaptation, mesh derivatives do not exist, making the discrete sen- sitivity method ill-suited. Another advantage is that there is no requirement to use the same algorithm to approximate the CSE and the original PDE model. Thus, special algorithms can be constructed to take advantage of the linear structure of the CSE. However, the main dicult y with the CSEM arises when one deals with shape parameters. In this particular case, o w gradients of the PDE solution are required as source terms in the CSE and they also appear as coecien ts in the boundary conditions for the CSE. Flow gradients in the interior of the computational domain can be computed relatively easily and accurately by a local projection technique (which is already used for error estimation). However, the accuracy of such reconstructed derivatives degrades near the boundary. 4 This induces errors in the boundary conditions that results in poor solutions for the sensitivity elds. The current study presents a new approach to obtain accurate boundary conditions for the CSE. It uses high order Taylor series expansions in conjunction with a constrained least-squares procedure. The

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations11
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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