A Runge-Kutta-Newton-Krylov Algorithm for Fourth-Order Implicit Time Marching Applied to Unsteady Flows
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Two implicit time-marching methods are investigated for accuracy and efficiency in solving the unsteady Navier-Stokes equations. The methods considered are the second-order backwards differencing formula and the fourth-order explicit-first-stage, single-diagonal-coefficient, diagonally-implicit Runge-Kutta method. First, the efficiency of two strategies for solving the nonlinear problem arising at each time step, an approximate factorization algorithm and a Newton-Krylov algorithm, is investigated. The Newton-Krylov strategy is seen to be more efficient, especially on fine meshes. Next, the relative efficiency of the two time-marching methods is compared for two-dimensional unsteady laminar flows over a cylinder and an airfoil. The backwards differencing method with approximate factorization dual time stepping is very efficient on a coarse mesh, whereas the implicit Runge-Kutta scheme combined with the Newton-Krylov algorithm is more efficient on finer meshes and when lower errors are required. The combination of the implicit Runge-Kutta method with the Newton-Krylov algorithm is shown to be very efficient for high-fidelity time-accurate simulations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle