MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2134485987 · doi:10.1002/fld.2231

Velocity–pressure coupling in finite difference formulations for the Navier–Stokes equations

2010· article· en· W2134485987 sur OpenAlexaff
Bashar Zogheib, R. M. Barron

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite volume methodFinite differenceLaminar flowPressure-correction methodMathematicsFinite element methodFinite difference methodRegular gridNavier–Stokes equationsFlow (mathematics)CompressibilityApplied mathematicsMechanicsMathematical analysisGridGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new numerical procedure for solving the two‐dimensional, steady, incompressible, viscous flow equations on a staggered Cartesian grid is presented in this paper. The proposed methodology is finite difference based, but essentially takes advantage of the best features of two well‐established numerical formulations, the finite difference and finite volume methods. Some weaknesses of the finite difference approach are removed by exploiting the strengths of the finite volume method. In particular, the issue of velocity–pressure coupling is dealt with in the proposed finite difference formulation by developing a pressure correction equation using the SIMPLE approach commonly used in finite volume formulations. However, since this is purely a finite difference formulation, numerical approximation of fluxes is not required. Results presented in this paper are based on first‐ and second‐order upwind schemes for the convective terms. This new formulation is validated against experimental and other numerical data for well‐known benchmark problems, namely developing laminar flow in a straight duct, flow over a backward‐facing step, and lid‐driven cavity flow. Copyright © 2010 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,348 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Numerical Methods in FluidsMême sujetComputational Fluid Dynamics and AerodynamicsTravaux en français237 207