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Enregistrement W2134108260 · doi:10.1002/fld.3999

A Jacobian‐free Newton–Krylov method for thermalhydraulics simulations

2015· article· en· W2134108260 sur OpenAlexafffundabout
Ali Ashrafizadeh, Cécile Devaud, N. U. Aydemir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensCanadian Nuclear LaboratoriesUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada Limited
Mots-clésJacobian matrix and determinantDiscretizationSolverNewton's methodApplied mathematicsMathematicsComputational fluid dynamicsBackward Euler methodMechanicsMathematical analysisMathematical optimizationNonlinear systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The current paper is focused on investigating a Jacobian‐free Newton–Krylov (JFNK) method to obtain a fully implicit solution for two‐phase flows. In the JFNK formulation, the Jacobian matrix is not directly evaluated, potentially leading to major computational savings compared with a simple Newton's solver. The objectives of the present paper are as follows: (i) application of the JFNK method to two‐fluid models; (ii) investigation of the advantages and disadvantages of the fully implicit JFNK method compared with commonly used explicit formulations and implicit Newton–Krylov calculations using the determination of the Jacobian matrix; and (iii) comparison of the numerical predictions with those obtained by the Canadian Algorithm for Thermaulhydraulics Network Analysis 4. Two well‐known benchmarks are considered, the water faucet and the oscillating manometer. An isentropic two‐fluid model is selected. Time discretization is performed using a backward Euler scheme. A Crank–Nicolson scheme is also implemented to check the effect of temporal discretization on the predictions. Advection Upstream Splitting Method+ is applied to the convective fluxes. The source terms are discretized using a central differencing scheme. One explicit and two implicit formulations, one with Newton's solver with the Jacobian matrix and one with JFNK, are implemented. A detailed grid and model parameter sensitivity analysis is performed. For both cases, the JFNK predictions are in good agreement with the analytical solutions and explicit profiles. Further, stable results can be achieved using high CFL numbers up to 200 with a suitable choice of JFNK parameters. The computational time is significantly reduced by JFNK compared with the calculations requiring the determination of the Jacobian matrix. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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