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Enregistrement W2142649766 · doi:10.1002/fld.620

A computational Lagrangian–Eulerian advection remap for free surface flows

2003· article· en· W2142649766 sur OpenAlexaff
Nasser Ashgriz, Tiberiu Bărbat, Gang Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolume of fluid methodAdvectionLaminar flowUnstructured gridTurbulenceMechanicsSolverComputer scienceEulerian pathFinite volume methodComputational fluid dynamicsFlow (mathematics)GeometryAlgorithmMathematicsComputational sciencePhysicsApplied mathematicsMathematical optimizationLagrangianThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A VOF‐based algorithm for advecting free surfaces and interfaces across a 2‐D unstructured grid is presented. This algorithm is based on a combination of a Computational Lagrangian–Eulerian Advection Remap and the Volume of the Fluid method (CLEAR‐VOF). A set of geometric tools are used to remap the advected shape of the volume fraction from one cell onto the Eulerian fixed unstructured grid. The geometric remapping is used to compute the fluxes onto a group of neighbouring cells of the mesh. These fluxes are then redistributed and corrected to satisfy the conservation of mass. Here, we present methods for developing identification algorithms for surface cells and incorporating them with CLEAR‐VOF. The CLEAR‐VOF algorithm is then tested for translation of several geometries. It is also incorporated in a finite element based flow solver and tested in a laminar flow over a broad‐crested weir and a turbulent flow over a semi‐circular obstacle. Copyright © 2004 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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations61
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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