An <i>hp</i>‐adaptive unstructured finite volume solver for compressible flows
Notice bibliographique
Résumé
Summary The idea of hp ‐adaptation, which has originally been developed for compact schemes (such as finite element methods), suggests an adaptation scheme using a mixture of mesh refinement and order enrichment based on the smoothness of the solution to obtain an accurate solution efficiently. In this paper, we develop an hp ‐adaptation framework for unstructured finite volume methods using residual‐based and adjoint‐based error indicators. For the residual‐based error indicator, we use a higher‐order discrete operator to estimate the truncation error, whereas this estimate is weighted by the solution of the discrete adjoint problem for an output of interest to form the adaptation indicator for adjoint‐based adaptations. We perform our adaptation by local subdivision of cells with nonconforming interfaces allowed and local reconstruction of higher‐order polynomials for solution approximations. We present our results for two‐dimensional compressible flow problems including subsonic inviscid, transonic inviscid, and subsonic laminar flow around the NACA 0012 airfoil and also turbulent flow over a flat plate. Our numerical results suggest the efficiency and accuracy advantages of adjoint‐based hp ‐adaptations over uniform refinement and also over residual‐based adaptation for flows with and without singularities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».