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Enregistrement W2057901099 · doi:10.1002/fld.1797

On the use of anisotropic <i>a posteriori</i> error estimators for the adaptative solution of 3D inviscid compressible flows

2008· article· en· W2057901099 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInviscid flowEstimatorA priori and a posterioriApplied mathematicsMathematicsFlow (mathematics)AnisotropyCompressible flowMathematical optimizationClassification of discontinuitiesCompressibilityMathematical analysisGeometryPhysicsMechanicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the use of an a posteriori error estimator to control anisotropic mesh adaptation for computing inviscid compressible flows. The a posteriori error estimator and the coupling strategy with an anisotropic remesher are first introduced. The mesh adaptation is controlled by a single‐parameter tolerance (TOL) in regions where the solution is regular, whereas a condition on the minimal element size h min is enforced across solution discontinuities. This h min condition is justified on the basis of an asymptotic analysis. The efficiency of the approach is tested with a supersonic flow over an aircraft. The evolution of a mesh adaptation/flow solution loop is shown, together with the influence of the parameters TOL and h min . We verify numerically that the effect of varying h min is concordant with the conclusions of the asymptotic analysis, giving hints on the selection of h min with respect to TOL. Finally, we check that the results obtained with the a posteriori error estimator are at least as accurate as those obtained with anisotropic a priori error estimators. All the results presented can be obtained using a standard desktop computer, showing the efficiency of these adaptative methods. Copyright © 2008 John Wiley &amp; 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,273 · 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