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Enregistrement W2151354660 · doi:10.1002/fld.2709

<i>k</i> − <i>ε</i> simulations of the neutral atmospheric boundary layer: analysis and correction of discretization errors on practical grids

2011· article· en· W2151354660 sur OpenAlexafffund
Jonathon Sumner, Christian Masson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensHôpital Notre-DameÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDiscretizationGridBoundary layerTurbulenceDissipationBoundary value problemHomogeneousInvariant (physics)MechanicsFlow (mathematics)Work (physics)Applied mathematicsKinetic energyMathematicsGeometryPhysicsStatistical physicsMathematical analysisClassical mechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The Reynolds‐averaged Navier–Stokes equations/ k −ε approach is the popular and practical choice for carrying out simulations involving the atmospheric boundary layer. However, despite its widespread use, implementation of this approach is not without its challenges—even when considering the simplest case of horizontally homogeneous conditions. Most notably, the distributions of turbulent kinetic energy and its dissipation rate have proved difficult to maintain near solid boundaries, particularly in wind engineering applications where the near‐wall grid is relatively coarse. In this work, the origin of these errors is investigated, and it is shown that by applying appropriate discretization schemes in conjunction with the Richards and Hoxey boundary conditions, truly invariant profiles of all flow properties can be obtained on such grids. Furthermore, with this finding, a wall treatment for coarse grids is proposed that could be implemented for non‐homogeneous conditions. All simulations are carried out using OpenFOAM‐1.6.x. Copyright © 2011 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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