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Enregistrement W2892265363 · doi:10.1002/fld.4682

Developing a physical influence upwind scheme for pressure‐based cell‐centered finite volume methods

2018· article· en· W2892265363 sur OpenAlexaff
Shidvash Vakilipour, Masoud Mohammadi, Vahid Badrkhani, Scott J. Ormiston

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite volume methodUpwind schemeReynolds numberMathematicsNumerical diffusionMechanicsInterpolation (computer graphics)Computational fluid dynamicsFlow (mathematics)Pressure-correction methodApplied mathematicsCompressibilityGeometryMathematical analysisPhysicsClassical mechanicsTurbulenceDiscretization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In the framework of a cell‐centered finite volume method (FVM), the advection scheme plays the most important role in developing FVMs to solve complicated fluid flow problems for a wide range of Reynolds numbers. Advection schemes have been widely developed for FVMs employing pressure‐velocity coupling methodology in the incompressible flow limit. In this regard, the physical influence upwind scheme (PIS) is developed for a cell‐centered finite volume coupled solver (FVCS) using a pressure‐weighted interpolation method for linking the pressure and velocity fields. The well‐known exponential differencing scheme and skew upwind differencing scheme are also deployed in the current FVCS and their numerical results are presented. The accuracy and convergence of the present PIS are evaluated solving flow in a lid‐driven square cavity, a lid‐driven skewed cavity, and over a backward‐facing step (BFS). The flow within the lid‐driven square cavity is numerically solved at Reynolds numbers from 400 to 10 000 on a relatively coarse mesh with respect to other reported solutions. The lid‐driven skewed cavity test case at Reynolds number of 1000 demonstrates the numerical performance of the present PIS on nonorthogonal grids. The flow over a BFS at Reynolds number of 800 is numerically solved to examine capabilities of current FVCS employing the current PIS in inlet‐outlet flow computations. The numerical results obtained by the current PIS are in excellent agreement with those of benchmark solutions of corresponding test cases. Incorporating implicit role of pressure terms in a pressure‐weighted interpolation method and development of PIS provides satisfactory solution convergence alongside the numerical accuracy for the current FVCS. A particular numerical verification is performed for the V velocity calculation within the BFS flow field, which confirms the reliability of present PIS.

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,381 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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