The Reynolds Stresses Equation Modelling in the Prediction of Flow Past a Rotating Cylinder at High Reynolds Number
Notice bibliographique
Résumé
This research presents the predictions of flow past a rotating cylinder at a subcritical Reynolds number of 130,000.The main objective is to identify turbulence effective modelling strategies for unsteady RANS computations.For this reason both effectiveviscosity and stress-transport models have been used with different strategies for the modelling of near-wall turbulence which include standard log-law-based, and more refined wall functions, the latter based on the analytical solution of 1-D equations for the transport of wall-parallel momentum.The models' effectiveness is assessed through comparisons with available experimental and Large Eddy Simulation (LES) data.It is important that these present studies are in a good agreement with those obtained by the decreasing drag coefficient and increasing lift coefficient when a spin ratios ( : proportional tangential velocity of the cylinder wall to inlet flow velocity) of a cylinder grow up.Moreover, the stability of the flow domain is well improved with the suppressed vortex shedding, as well.Significantly, the prediction of the position of stagnation and separation flow position correspond to the magnitude of lift, drag coefficient and the rotation direction.Overall, this research has confirmed that the RSMs is capable to examine the external flow and more sensitized on the curvature surface flow.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».