Feedback-controlled forcing in hybrid LES/RANS
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
Abstract The computational cost of large eddy simulation (LES) increases rapidly with the Reynolds number when applied to attached boundary layers. This problem can be avoided by use of a Reynolds-averaged Navier–Stokes (RANS) model in the inner part of the boundary layer, which reduces the computational cost drastically. Such hybrid LES/RANS methods yield accurate results in general, but suffer from an artificial buffer layer and a shift in the velocity profile around the modeling interface. This velocity shift can be removed by use of additional forcing, but the results are very sensitive to the forcing amplitude. The present paper proposes a feedback algorithm which efficiently finds the appropriate amplitude and thus yields accurate flow statistics. The feedback algorithm is relatively robust, both in that it is insensitive to the values of the parameters involved and that it yields accurate results with different forcing fields and for different Reynolds numbers. It is argued that the feedback algorithm is consistent with the underlying assumptions of hybrid LES/RANS and that it does not introduce additional empiricism into the method. Keywords: Large eddy simulationLESLES/RANSHybridForcing Acknowledgements This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) and the Defence R&D Canada—Suffield.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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