Parallel Implicit Adaptive Mesh Refinement Scheme for Body-Fitted Multi-Block Mesh
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.
Notice bibliographique
Résumé
A parallel implicit adaptive mesh refinement (AMR) algorithm is described for the system of partial-differential equations governing steady two-dimensional compressible gaseous flows. The AMR algorithm uses an upwind finite-volume spatial discretization procedure in conjunction with limited linear solution reconstruction and Riemann-solver based flux functions to solve the governing equations on multi-block mesh composed of structured curvilinear blocks with quadrilateral computational cells. A flexible block-based hierarchical data structure is used to facilitate automatic solution-directed mesh adaptation according to physics-based refinement criteria. A matrix-free inexact Newton method is used to solve the system of nonlinear equations arising from this finite-volume spatial discretization procedure and a preconditioned generalized minimal residual (GMRES) method is used to solve the resulting non-symmetric system of linear equations at each step of the Newton algorithm. Right preconditioning of the linear system is used to improve performance of the Krylov subspace method. An additive Schwarz global preconditioner with variable overlap is used in conjunction with block-fill incomplete lower-upper (BFILU) type preconditioners based on the Jacobian of the first-order upwind scheme for each sub-domain. The Schwarz preconditioning and block-based data structure readily allow efficient and scalable parallel implementations of the implicit AMR approach on distributed-memory multi-processor architectures. Numerical results are described for several flow cases, demonstrating both the effectiveness of the mesh adaptation and algorithm parallel performance. The proposed parallel implicit AMR method allows for anisotropic mesh refinement and appears to be well suited for predicting complex flows with disparate spatial and temporal scales in a reliable and efficient fashion. I.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle