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Enregistrement W2922564321 · doi:10.1002/cnm.3200

A finite difference method with subsampling for immersed boundary simulations of the capsule dynamics with viscoelastic membranes

2019· article· en· W2922564321 sur OpenAlexafffund
Ping Li, Junfeng Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Trillium Foundation
Mots-clésViscoelasticityImmersed boundary methodCapsuleMembraneFinite difference methodDynamics (music)MechanicsFinite differenceMaterials scienceBoundary value problemBoundary (topology)Classical mechanicsMathematicsMathematical analysisPhysicsComposite materialAcousticsChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The membrane or interfacial viscosity is an important property in many multiphase and biofluidic situations, such as the red blood cell dynamics and emulsion stability. The immersed boundary method (IBM), which incorporates the dynamic flow-membrane interaction via force distribution and velocity interpolation, has been extensively employed in simulations of such systems. Unfortunately, direct implementation of membrane viscosity in IBM suffers severe numerical instability, which causes an IBM calculation to break down before generating any useful results. Few attempts have been recently reported; however, several concerns exist in these attempts, such as the inconsistency to the classical definition of membrane viscosity, the inability to model the shear and dilatational viscosities separately, the unjustified mathematical formulations, and the complicated algorithms and computation. To overcome these concerns, in this paper, we propose a finite difference approach for implementing membrane viscosity in immersed boundary simulations. The viscous stress is obtained via finite difference approximations to the differential strain-stress relationship, with the help of a subsampling scheme to reduce the numerical noise in the calculated strain rates. This simple method has also avoided the complicated matrix calculations in previous attempts, and hence, a better computational efficiency is expected. Detailed mathematical description of the method and key steps for its implementation in immersed boundary programs are provided. Validation and illustration calculations are performed, and our results are compared with analytical solutions and previous publications with satisfactory agreement. The influences of membrane mesh resolution and simulation time step are also examined; and the results show no indication that our finite difference method has downgraded the general IBM accuracy. Based on these simulations and analysis, we believe that our method would be a better choice for future IBM simulations of capsule dynamics with viscoelastic membranes.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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