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Enregistrement W2742094793 · doi:10.3390/aerospace4030041

Assessing the Ability of the DDES Turbulence Modeling Approach to Simulate the Wake of a Bluff Body

2017· article· en· W2742094793 sur OpenAlexafffund
Matthieu Boudreau, Guy Dumas, Jean-Christophe Veilleux

Notice bibliographique

RevueAerospace · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWakeTurbulenceMechanicsDetached eddy simulationComputational fluid dynamicsReynolds-averaged Navier–Stokes equationsDrag coefficientReynolds numberDragLarge eddy simulationPhysicsTurbulence modelingReynolds stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A detailed numerical investigation of the flow behind a square cylinder at a Reynolds number of 21,400 is conducted to assess the ability of the delayed detached-eddy simulation (DDES) modeling approach to accurately predict the velocity recovery in the wake of a bluff body. Three-dimensional unsteady Reynolds-averaged Navier–Stokes (URANS) and DDES simulations making use of the Spalart–Allmaras turbulence model are carried out using the open-source computational fluid dynamics (CFD) toolbox OpenFOAM-2.1.x, and are compared with available experimental velocity measurements. It is found that the DDES simulation tends to overestimate the averaged streamwise velocity component, especially in the near wake, but a better agreement with the experimental data is observed further downstream of the body. The velocity fluctuations also match reasonably well with the experimental data. Moreover, it is found that the spanwise domain length has a significant impact on the flow, especially regarding the fluctuations of the drag coefficient. Nonetheless, for both the averaged and fluctuating velocity components, the DDES approach is shown to be superior to the URANS approach. Therefore, for engineering purposes, it is found that the DDES approach is a suitable choice to simulate and characterize the velocity recovery in a wake.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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