A computational methodology for two‐dimensional fluid flows
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY A weighted residual collocation methodology for simulating two‐dimensional shear‐driven and natural convection flows has been presented. Using a dyadic mesh refinement, the methodology generates a basis and a multiresolution scheme to approximate a fluid flow. To extend the benefits of the dyadic mesh refinement approach to the field of computational fluid dynamics, this article has studied an iterative interpolation scheme for the construction and differentiation of a basis function in a two‐dimensional mesh that is a finite collection of rectangular elements. We have verified that, on a given mesh, the discretization error is controlled by the order of the basis function. The potential of this novel technique has been demonstrated with some representative examples of the Poisson equation. We have also verified the technique with a dynamical core of a two‐dimensional flow in primitive variables. An excellent result has been observed—on resolving a shear layer and on the conservation of the potential and the kinetic energies—with respect to previously reported benchmark simulations. In particular, the shear‐driven simulation at CFL = 2.5 (Courant–Friedrichs–Lewy) and (Reynolds number) exhibits a linear speed up of CPU time with an increase of the time step, Δt. For the natural convection flow, the conversion of the potential energy to the kinetic energy and the conservation of total energy is resolved by the proposed method. The computed streamlines and the velocity fields have been demonstrated. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».