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Enregistrement W2616586047 · doi:10.1080/10618562.2017.1324149

A coupled WC-TL SPH method for simulation of hydroelastic problems

2017· article· en· W2616586047 sur OpenAlexafffund
Jiandong He, Nima Tofighi, Mehmet Yıldız, Juanmian Lei, Afzal Suleman

Notice bibliographique

RevueInternational journal of computational fluid dynamics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuCanada Research Chairs
Mots-clésSmoothed-particle hydrodynamicsSlosh dynamicsHydroelasticityCantileverMechanicsOscillation (cell signaling)Benchmark (surveying)CompressibilityPhysicsFluid–structure interactionBoundary value problemStructural engineeringVibrationFinite element methodGeologyAcousticsEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A coupled weakly compressible (WC) and total Lagrangian (TL) smoothed particle hydrodynamics (SPH) method is developed for simulating hydroelastic problems. The fluid phase is simulated using WCSPH method, while the structural dynamics are solved using TLSPH method. Fluid and solid components of the method are validated separately. A sloshing water tank problem is solved to test the WCSPH method while oscillation of a thin plate and large deformation of a cantilever beam are simulated to test the TLSPH method. After validating each component, the coupled WC-TL SPH scheme is used to simulate two benchmark hydroelastic problems. The first test case shows the evolution of water column with an elastic boundary gate, and the second one investigates the breaking water column impact on elastic structures. The agreement between WC-TL SPH results and literature data shows the ability of the proposed method in simulating hydroelastic phenomena.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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