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Enregistrement W2990169643 · doi:10.1103/physreve.95.063309

Lattice Boltzmann simulations of heat transfer in fully developed periodic incompressible flows

2017· article· en· W2990169643 sur OpenAlexafffund
Zimeng Wang, Helen Shang, Junfeng Zhang

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésPeriodic boundary conditionsLattice Boltzmann methodsHeat transferCompressibilityMechanicsHeat fluxPhysicsIncompressible flowBoundary value problemStatistical physicsThermalThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flow and heat transfer in periodic structures are of great interest for many applications. In this paper, we carefully examine the periodic features of fully developed periodic incompressible thermal flows, and incorporate them in the lattice Boltzmann method (LBM) for flow and heat transfer simulations. Two numerical approaches, the distribution modification (DM) approach and the source term (ST) approach, are proposed; and they can both be used for periodic thermal flows with constant wall temperature (CWT) and surface heat flux boundary conditions. However, the DM approach might be more efficient, especially for CWT systems since the ST approach requires calculations of the streamwise temperature gradient at all lattice nodes. Several example simulations are conducted, including flows through flat and wavy channels and flows through a square array with circular cylinders. Results are compared to analytical solutions, previous studies, and our own LBM calculations using different simulation techniques (i.e., the one-module simulation vs. the two-module simulation, and the DM approach vs. the ST approach) with good agreement. These simple, however, representative simulations demonstrate the accuracy and usefulness of our proposed LBM methods for future thermal periodic flow simulations.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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