Parallel Adaptive Mesh Refinement Scheme for Three-Dimensional Turbulent Non-Premixed Combustion
Notice bibliographique
Résumé
A parallel adaptive mesh refinement (AMR) algorithm is described for predicting tur-bulent non-premixed gaseous combusting flows in three space dimensions. The Favre-averaged Navier-Stokes equations governing a reactive mixture of thermally perfect gases, the two transport equations of the k-ω turbulence model, and the time-averaged species transport equations, are all solved using a fully coupled finite-volume formulation on body-fitted multi-block hexahedral mesh. The numerical algorithm adopts a cell-centred upwind finite-volume discretization procedure and uses limited solution reconstruction, approxi-mate Riemann solver based flux functions to determine the inviscid (hyperbolic) flux at cell interfaces. The viscous (elliptic) components of the cell face flux are evaluated by em-ploying a hybrid average gradient-diamond path approach. For the treatment of near-wall turbulence, both low-Reynolds-number and wall-function formulations of the k-ω model are used, with a procedure for automatically switching from one to the other, depend-ing on mesh resolution. A flexible block-based hierarchical octree data structure is used to maintain the connectivity of the solution blocks in the multi-block mesh and facilitate automatic solution-directed mesh adaptation according to physics-based refinement cri-teria. This AMR approach allows for anisotropic mesh refinement and the block-based data structure readily permits efficient and scalable implementations of the algorithm on multi-processor architectures. Numerical results for turbulent non-premixed methane-air diffusion flames are described to demonstrate the validity and potential of the parallel AMR approach for predicting complex combusting flows. I.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».