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Enregistrement W2105928869 · doi:10.2514/6.2009-3805

Continuous Eulerian and Lagrangian Sensitivities for the Design of Airfoils in Laminar Flow

2009· article· en· W2105928869 sur OpenAlexaff
Lise Charlot, Jean‐François Cori, Stéphane Étienne, Dominique Pelletier

Notice bibliographique

Revue19th AIAA Computational Fluid Dynamics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilLaminar flowSensitivity (control systems)Eulerian pathSmoothnessReynolds numberMathematicsRepresentation (politics)Applied mathematicsFlow (mathematics)ComputationMathematical analysisMathematical optimizationComputer scienceAlgorithmGeometryMechanicsLagrangianEngineeringPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

´This paper presents a gradient-based optimal design procedure using the Continuous Lagrangian Sensitivity equation method (CLSEM) and a NURBS representation of the geometry. First, the CLSEM provides a more accurate evaluation of the derivatives of the objective functions than our previous approach using a Continuous Eulerian Sensitivity Equation Method (CESEM a.k.a. SEM or CSEM). Since this sensitivity formulation leads directly to the material derivatives of the dependent variables of the flow, the computation of the gradients with respect to shape parameters is simple and direct. Second, the geometric representation of airfoils based on NURBS reduces the number of design variables needed to accurately represent a wing section and ensures good smoothness properties. Furthermore the NURBS representation of airfoils is compatible with most CAD systems. The resulting optimal design procedure is described and then verified using the Method of Manufactured Solutions. It is applied to the design of airfoils in laminar flow at low Reynolds numbers.

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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