A General Moving Mesh Framework in 3D and Its Application for Simulating the Mixture of Multi-Phase Flows
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present an adaptive moving mesh algorithm for meshes of unstructured polyhedra in three space dimensions. The algorithm automatically adjusts the size of the elements with time and position in the physical domain to resolve the relevant scales in multiscale physical systems while minimizing computational costs. The algorithm is a generalization of the moving mesh methods based on harmonic mappings developed by Li et al. [J. Comput. Phys., 170 (2001), pp. 562-588, and 177 (2002), pp. 365-393]. To make 3D moving mesh simulations possible, the key is to develop an efficient mesh redistribution procedure so that this part will cost as little as possible comparing with the solution evolution part. Since the mesh redistribution procedure normally requires to solve large size matrix equations, we will describe a procedure to decouple the matrix equation to a much simpler block-tridiagonal type which can be efficiently solved by a particularly designed multi-grid method. To demonstrate the performance of the proposed 3D moving mesh strategy, the algorithm is implemented in finite element simulations of fluid-fluid interface interactions in multiphase flows. To demonstrate the main ideas, we consider the formation of drops by using an energetic variational phase field model which describes the motion of mixtures of two incompressible fluids. Numerical results on two- and three-dimensional simulations will be presented.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».