Anisotropic mesh adaptation : recovering quasi-structured meshes
Notice bibliographique
Résumé
An adaptive method for producing anisotropic quasi-structured meshes is presented in this thesis. Current anisotropic adaptation schemes produce meshes without any regular structure which can hurt accuracy and efficiency of the solution. By modifying the anisotropic adaptation schemes, producing aligned, quasi-structured meshes is possible which means that the accuracy and efficiency of the flow solution are improved. By using quasi-structured meshes, we can get the advantages of flexibility of unstructured meshes for complex geometries and accuracy of the high directional qualities of the structured meshes at the same time. The construction of the quasi-structured meshes from initial isotropic unstructured meshes is accomplished by assigning metrics to vertices based on the error estimation methods. The metrics are used to communicate the desired anisotropy to the meshing program. After assigning a metric to each vertex, the mesh is refined anisotropically using four mesh quality improvements operations to produce high quality anisotropic quasi-structured meshes: swapping to choose the diagonal of the quadrilateral formed by two neighboring triangles which results the maximum quality, inserting vertices for large triangles, vertex removal to eliminate small edges and vertex movements to optimize the location of the vertices so that quasi-structured meshes are created. The idea in the optimization process is to smooth a vertex location by seeking so that the final mesh contains target elements dictated by the metrics assigned in the three vertices of that triangle. The final, high quality mesh is produced by using these operations iteratively based on the metrics assigned to each vertex in an adaptive, solution-based process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».