Accuracy Assessment of Finite Volume Discretizations of Diffusive Fluxes on Unstructured Meshes
Notice bibliographique
Résumé
The results of the 3 rd AIAA Drag Prediction Workshop showed that numerical errors are comparable in magnitude to physical modeling errors. One route to reducing numerical errors is to improve discretization accuracy on a fixed mesh. This paper presents novel techniques for analysis of truncation error for finite-volume discretizations on unstructured meshes. We apply these techniques to compare the truncation error of discretization schemes commonly used for convective flux approximation in cell-centered finite volume solvers. For that purpose, two classes of tests are considered. Analytical tests on topologically regular meshes are done to find the general form of truncation error for both linear and non-linear convection problems. Given the results of the analytic tests, a truncation error metric is defined based on the coefficients associated with the spatial derivatives in the series expansion of the truncation error. More complex numerical tests are conducted to extend the accuracy assessment to general unstructured meshes consisting of both isotropic and anisotropic triangles. We found that the choice of discretization does not change the truncation error of convective fluxes considerably on both isotropic and anisotropic meshes. Also, adding the artificial dissipation term to central discretization does not deteriorate the global accuracy of the flux integral associated with convection problems.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».