A FEniCS-based model for prediction of boundary layer transition in low-speed aerodynamic flows
Notice bibliographique
Résumé
In the paper, a finite element model is developed that predicts boundary layer transition in low-speed aerodynamic flows. The model is based on a Reynolds-averaged Navier-Stokes approach, where the incompressible form of the Navier-Stokes equations is solved together with a three-equation eddy-viscosity model utilizing the FEniCS framework. A least-square stabilized Galerkin method is employed in order to prevent numerical oscillations that can arise from dominant advection terms. The proposed FEniCS model is ideal for applications with complex geometries and is tested on high performance computing platforms for parallel processing. The FEniCS model is validated by comparing the skin friction coefficient as well as profiles of velocity and total fluctuation kinetic energy with the benchmark experimental data for transitional boundary layers on a flat plate. The validity of the solver is further examined using experimental measurements reported for a NLF(1)-0416 natural laminar flow airfoil at different angles of attack. The airfoil results are also compared with those obtained using XFOIL, a well-known tool for the design of two-dimensional airfoils. These comparisons suggest that the proposed FEniCS-based model can effectively simulate aerodynamic flow fields that involve laminar-to-turbulent transition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».