Free surface tracking with polynomial reconstruction and error correction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A non‐linear method, PREC, for computation of the movement of a free surface is proposed here. The method is composed of three steps: identifying the free surface by using a non‐linear function from the volume fraction matrix, updating the volume fraction matrix using a volume projection method with error correction, and treatment of the results using overshooting or undershooting. Identification of the free surface includes using a polynomial function with 2, 4, or 8 coefficients for one‐, two‐, or three‐dimensional problems, respectively. The polynomial reconstruction involves non‐negligible numerical error. The second advection step includes a linear projection method in space and time. Advection of the volume fraction matrix is computed from the occupying volume of the mesh at the previous time step. At the new time step, the error at each grid point is assumed to be similar to the error at the previous time step and is used for correction. Overshooting or undershooting develops around the free surface mesh points due to the solution's finite time increment. The third step includes truncating the numerical overshooting or undershooting volumes, i.e. isotropic spreading of the excess fluid volumes. The PREC method is evaluated for a one‐dimensional flow case and several two‐dimensional simple flow cases with circular sections (cases include transition parallel to a coordinate, transition with an intersection angle to a coordinate, and rotation). The results from the present method are compared with analytical solutions and results from a donor‐cell VOF method. As a result of these comparisons, the PREC method is validated. Copyright © 2008 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».