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Enregistrement W2334303329 · doi:10.2514/6.2008-5968

Toward High-Fidelity Aerostructural Optimization Using a Coupled ADjoint Approach

2008· article· en· W2334303329 sur OpenAlexaff
Charles A. Mader, Gaetan K. Kenway, Joaquim R. R. A. Martins

Notice bibliographique

Revue12th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjoint equationSolverSensitivity (control systems)Linear systemComputer scienceBlock (permutation group theory)Applied mathematicsHigh fidelityMathematical optimizationComputational fluid dynamicsFidelityMathematicsAlgorithmPartial differential equationMathematical analysisEngineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tools required to perform high-fidelity aerostructural optimization are developed. Given the highly coupled nature of the aerostructural problem, a multidisciplinary feasible (MDF) approach is used for the framework. This approach is facilitated by a lagged-coupled adjoint, implemented using the ADjoint technique to sensitivity analysis. The ADjoint technique allows for the generation of very accurate and efficient adjoint sensitivities. The lagged-coupled adjoint system, which is equivalent to using a block-Jacobi method on the full coupled adjoint system, is solved using a pair of linear solvers. The structural portion of the system is solved using FEAP’s linear solver, while the CFD portion of the system is solved using PETSc. To demonstrate the accuracy of the coupled ADjoint, the sensitivities computed using the lagged-coupled approach are verified against complex-step sensitivities.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,209 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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