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Enregistrement W2158227692 · doi:10.1080/14685240801914826

Lagrangian dynamic SGS model for stochastic coherent adaptive large eddy simulation

2008· article· en· W2158227692 sur OpenAlexafffund
Oleg V. Vasilyev, Giuliano De Stefano, Daniel E. Goldstein, Nicholas Kevlahan

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbulence · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRegione CampaniaNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésWaveletEnstrophyLarge eddy simulationStatistical physicsFilter (signal processing)TurbulencePhysicsSolverWavenumberGridApplied mathematicsComputer scienceMathematical optimizationMechanicsMathematicsVortexVorticityGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stochastic coherent adaptive large eddy simulation (SCALES) is an extension of large eddy simulation that uses a wavelet filter-based dynamic grid adaptation strategy to solve for the most energetic coherent structures in a turbulent flow field, while modeling the effect of the less energetic ones. A localized dynamic subgrid scale model is needed to fully exploit the ability of the method to track coherent structures. In this paper, new local Lagrangian models based on a modified Germano dynamic procedure, redefined in terms of wavelet thresholding filters, are proposed. These models extend the original path-line formulation of Meneveau et al. [J. Fluid Mech. 319 (1996)] in two ways: as Lagrangian path-line diffusive and Lagrangian path-tube averaging procedures. The proposed models are tested for freely decaying homogeneous turbulence with initial Re λ = 72. It is shown that the SCALES results, obtained with less than 0.4% of the total non-adaptive nodes required for a DNS with the same wavelet solver, closely match reference DNS data. In contrast to classical LES, this agreement holds not only for large scale global statistical quantities, but also for energy and, more importantly, enstrophy spectra up to the dissipative wavenumber range.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations30
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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