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Enregistrement W2908132752 · doi:10.1002/fld.4711

Moving least squares reconstruction for sharp interface immersed boundary methods

2018· article· en· W2908132752 sur OpenAlexaff
Mohammad Haji Mohammadi, Fotis Sotiropoulos, Joshua Brinkerhoff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmersed boundary methodMoving least squaresInterpolation (computer graphics)Boundary (topology)Curvilinear coordinatesAirfoilMathematicsCylinderFlow (mathematics)GeometryVortex sheddingMathematical analysisMechanicsReynolds numberPhysicsTurbulenceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary We propose a new approach for reconstructing velocity boundary conditions in sharp‐inerface immersed boundary (IB) methods based on the moving least squares (MLS) interpolation method. The MLS is employed to not only reconstruct velocity boundary conditions but also to calculate the pressure and velocity gradients in the vicinity of the immersed body, which are required in fluid structure interaction problems to obtain the force exerted by the fluid on the structure. To extend the method to arbitrarily complex geometries with nonconvex shaped boundaries, the visibility method is combined with the MLS method. The performance of the proposed curvilinear IB MLS (CURVIB‐MLS) is demonstrated by systematic grid‐refinement studies for two‐ and three‐dimensional tests and compared with the standard CURVIB method employing standard wall‐normal interpolation for reconstructing boundary conditions. The test problems are flow in a lid‐driven cavity with a sphere, uniform flow over a sphere, flow on a NACA0018 airfoil at incidence, and vortex‐induced vibration of an elastically‐mounted cylinder. We show that the CURVIB‐MLS formulation yields a method that is easier to implement in complex geometries and exhibits higher accuracy and rate of convergence relative to the standard CURVIB method. The MLS approach is also shown to dramatically improve the accuracy of calculating the pressure and viscous forces imparted by the flow on the body and improve the overall accuracy of FSI simulations. Finally, the CURVIB‐MLS approach is able to qualitatively capture on relatively coarse grids important features of complex separated flows that the standard CURVIB method is able to capture only on finer grids.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,395 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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