MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2154673764 · doi:10.1017/s0022112008001079

New dynamic subgrid-scale heat flux models for large-eddy simulation of thermal convection based on the general gradient diffusion hypothesis

2008· article· en· W2154673764 sur OpenAlexaff
Bing-Chen Wang, Eugene Yee, Donald J. Bergstrom, Oaki Iida

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat fluxThermal diffusivityMechanicsTemperature gradientLarge eddy simulationConvectionCauchy stress tensorThermalTensor (intrinsic definition)Statistical physicsTurbulenceConvective heat transferPhysicsHeat transferClassical mechanicsThermodynamicsMeteorologyMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three new dynamic tensor thermal diffusivity subgrid-scale (SGS) heat flux (HF) models are proposed for large-eddy simulation of thermal convection. The constitutive relations for the proposed modelling approaches represent the most general explicit algebraic formulations possible for the family of SGS HF models constructed using the resolved temperature gradient and SGS stress tensor. As a result, these three new models include a number of previously proposed dynamic SGS HF models as special cases. In contrast to the classical dynamic eddy thermal diffusivity SGS HF model, which strictly requires the SGS heat flux be aligned with the negative of the resolved temperature gradient, the three new models proposed here admit more degrees of freedom, and consequently provide a more realistic geometrical and physical representation of the SGS HF vector. To validate the proposed models, numerical simulations have been performed based on two benchmark test cases of neutrally and unstably stratified horizontal channel flows.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fluid MechanicsMême sujetFluid Dynamics and Turbulent FlowsTravaux en français237 207