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Enregistrement W2769729794

Extension of the overset grid preprocessor for surface conforming meshes

2017· article· en· W2769729794 sur OpenAlexaboutno aff
Julien Guay

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUME Un des defis a relever pour les aerodynamiciens numericiens est de developper des methodes representant le plus fidelement possible la dynamique des fluides. L’augmentation des ressources de calcul disponibles permet maintenant a la dynamique des fluides numerique de representer et resoudre adequatement ces problemes. Les travaux presentes dans ce memoire se concentrent sur le developpement d’une methode pour resoudre les equations de Navier-Stokes sur des geometries complexes. Le logiciel utilise pour faire ces simulations est celui developpe a Polytechnique Montreal, NSCODE. Deux objectifs sont definis pour le projet: developper une methode permettant la resolution de geometries complexes utilisant des maillages partageant une surface et demontrer la robustesse de la methode en lien a des applications de type industriel. Dans le but d’augmenter les capacites de la methode, une revue de litterature du developpement de la methode dans differents groupes de recherche, tels la NASA ou l’ONERA, a ete faite. La methode chimere, aussi connue sous son appellation anglaise «Overset», est choisie pour sa grande flexibilite a supporter des geometries complexes. Elle permet de mailler les differentes composantes d’une geometrie de facon independante entre celles-ci. Cela permet donc de simplifier la generation des maillages, etape complexe dans le processus de la dynamique des fluides numerique. La methode chimere fait l’assemblage entre les differents maillages, utilisant des fonctions d’interpolation pour creer la communication entre eux. Une premiere version de la methode avait precedemment ete implementee au sein du solveur NSCODE, mais n’avait ete validee que sur des geometries dont les differentes composantes etaient entierement entourees de fluide. Pour des geometries complexes, il n’est toutefois pas possible de proceder ainsi, et les maillages doivent pouvoir se superposer sur la surface de la geometrie. Trois axes de developpement permettant d’elargir les capacites de la methode actuelle sont identifies. Premierement, la methode telle qu’implementee presentait un algorithme de decoupe de geometries (traduction libre du terme anglais «hole cutting») sommaire, echouant sur des geometries concaves. Un algorithme utilisant une triangulation Delaunay contrainte pour modeliser la geometrie est venu renforcir cette etape de la methode chimere. Deuxiemement, pour supporter des maillages qui se superposent sur la meme geometrie, l’interpolation dans les regions visqueuses a ete etudiee. Principalement, les particularites liees au solveur, soit une discretisation centree aux cellules et un schema de dissipation artificielle requerant 2 voisins, sont venues influencer les choix pour la methode.----------ABSTRACT Aerodynamics engineers aspire to develop methods that represent with as much fidelity as possible fluid dynamics. With the fast growth of computational resources, Computational Fluid Dynamics (CFD) tools can now rely on high fidelity methods to solve these problems. This thesis focuses on the development of a method to solve the Navier-Stokes equations over complex geometries. The flow solver developed at Polytechnique Montreal, NSCODE, is the software used to perform the simulations. Two objectives are defined: develop a method to simulate complex geometries using surface conforming meshes and demonstrate its robustness with respect to industrial type applications. A literature review is conducted to evaluate the maturation of the overset method inside different research groups, notably the NASA and the ONERA. Also known as the Chimera method, it is selected based on its capacity to handle such difficult geometries. It allows to mesh different components individually, which ensures maximum grid quality. The mesh generation process is then simplified, which is regarded as a tedious and time consuming aspect of CFD. The overset method proceeds to perform the assembly of the different components together. Communication between these meshes is assured by using interpolation functions. An initial version of the overset method had previously been implemented inside NSCODE. Its validation was partially done, as it was only used for fully separated geometries. For complex geometries, this condition can not always be met, and the method must be able to treat meshes that overlap on the surface. Three development axis are identified to increase the capabilities of the current implementation. First, the hole cutting algorithm in place, while being a fast method, lacks of versatility towards more complex cases. Concave geometries lead to non valid grid assembly. An algorithm is developed to replace it, which uses a constrained Delaunay triangulation to represent accurately the internal geometry. Second, in order to support meshes with overlapping surfaces, a study of the interpolation in the viscous region is performed. Focus is given to the particularities of the flow solver, mainly the cell centred scheme as well as an artificial dissipation scheme, to influence the chosen methods. Two aspects are analyzed: the mesh generation for these meshes and the proper treatment of the boundary condition. A limitation is proposed to the mesh generation, to help ensure adequate grid assemblies and valid interpolation donors. Third, the manner to compute the aerodynamic forces and moments is addressed. A weighted panel method is introduced to avoid the double integration in overlapping regions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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