A logarithmic formulation for low-Reynolds number turbulence models with adaptive wall-functions
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a logarithmic formulation for low-Reynolds number turbulence models that guarantees the positivity of the turbulence variables. We also propose the use of a new consistent and model-specific wall function approach based on adaptive wall functions. The wall boundary conditions are evaluated from precomputed tables of the solutions of the 1D boundary layer problem at the current conditions and for a given turbulence model. A two-velocity scale wall function is proposed to improve predictions near stagnation, detachment and reattachment points. It is combined with a low Reynolds number turbulence model and the use of the logarithmic formulation to yield a robust and accurate solution procedure that is computationally efficient. Using both model-consistent wall function and a low Reynolds number model largely reduces the limitation of traditional wall functions related to the choice of the wall distance. Furthermore it yields solutions as accurate as when integration is performed down to the wall for a much reduced computational cost. The usual assumption of universality of the profile is investigated to determine the range of validity of the precomputed tables. The performances of the newly developed wall function in presence of pressure gradient is studied on a flat plate with pressure driven separation. Imposing a correctly computed normal derivative for turbulence kinetic energy largely improves results and the universality of the profile while leading to wall distance independent results. The present method is then validated on a complex flow by comparison to experimental results.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».