Parallel large eddy simulation of turbulent flow around MIRA model using linear equal‐order finite element method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A parallel large eddy simulation code that adopts domain decomposition method has been developed for large‐scale computation of turbulent flows around an arbitrarily shaped body. For the temporal integration of the unsteady incompressible Navier–Stokes equation, fractional 4‐step splitting algorithm is adopted, and for the modelling of small eddies in turbulent flows, the Smagorinsky model is used. For the parallelization of the code, METIS and Message Passing Interface Libraries are used, respectively, to partition the computational domain and to communicate data between processors. To validate the parallel architecture and to estimate its performance, a three‐dimensional laminar driven cavity flow inside a cubical enclosure has been solved. To validate the turbulence calculation, the turbulent channel flows at Reτ = 180 and 1050 are simulated and compared with previous results. Then, a backward facing step flow is solved and compared with a DNS result for overall code validation. Finally, the turbulent flow around MIRA model at Re = 2.6 × 106 is simulated by using approximately 6.7 million nodes. Scalability curve obtained from this simulation shows that scalable results are obtained. The calculated drag coefficient agrees better with the experimental result than those previously obtained by using two‐equation turbulence models. Copyright © 2007 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».