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Enregistrement W2332851562 · doi:10.2514/6.2013-2671

Validation and Verification of Multi-Steps Icing Calculation Using CANICE2D-NS Code

2013· article· en· W2332851562 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revue31st AIAA Applied Aerodynamics Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceCode (set theory)Software verificationVerification and validationProgramming languageSoftwareMathematicsStatisticsSoftware construction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A newly developed Navier-Stokes based two-dimensional ice accretion and anti-icing simulation code, CANICE2D-NS is presented. The method is devised to be fully automated for use within a multi-step approach capable of analyzing long ice accretion accumulation times in a quasi-steady formulation. An efficient single-block structured Navier-Stokes CFD code, NSCODE, have been coupled with the CANICE2D icing framework, supplementing the existing panel method based flow solver. Attention is paid to the roughness implementation within the turbulence model, and to acceleration of the convergence of the steady and quasi-steady iterative procedures. Effects of uniform surface roughness in quasi-steady ice accretion simulation are analyzed through different validation test cases, including code to code comparisons with the same framework coupled with another Navier-Stokes solver. The efficiency of the J-multigrid approach to solve the flow equations on complex iced geometries is demonstrated. Finally, results on up to 160 quasi time-steps calculations are presented and analyzed. 1 Ph.D. student, kazem.hasanzadeh@polymtl.ca. 2 Postdoctoral student, ali.mosahebi@gmail.com. 3 Assistant Professor, eric.laurendeau@polymtl.ca. 4 Professor, ion.paraschivoiu@polymtl.ca.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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