Anisotropic Non-Uniform Block-Based Adaptive Mesh Refinement for Three-Dimensional Inviscid and Viscous Flows
Notice bibliographique
Résumé
A parallel anisotropic block-based adaptive mesh refinement (AMR) algorithm is proposed to describe the solution of physically complex flow problems with disparate spatial and temporal scales exhibiting highly anisotropic features on three-dimensional multi-block body-fitted hexahedral meshes with non-uniform grid blocks. Instead of using a classical uniform treatment for the computational cells of each block within the multi-block grids, the proposed anisotropic AMR scheme adopts a non-uniform representation of the cells within each block. With the former approach, all of the cells for a given block are forced to be at the same resolution, including both interior and ghost cells containing solution information from neighboring blocks. In such a uniform representation, various techniques are required to evaluate the solution in the ghost cells and ensure flux conservation at block interfaces with such a uniform representation. The proposed non-uniform approach directly uses the neighboring cells as the ghost cells, even at a grid resolution change, and this affords a number of computational advantages. A modified upwind finite-volume spatial discretization scheme is applied in conjunction with the AMR scheme to the solution of Euler and Navier-Stokes equations for inviscid and viscous compressible gaseous flow. Steady-state and time-varying flow problems are considered on anisotropic adapted meshes. The potential flexibility and efficiency of this enhanced anisotropic AMR scheme are demonstrated for the simulation of flows of varying complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».