Numerical investigation of turbulent shear flows using production‐limited delayed detached‐eddy simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In chemical engineering, turbulent shear flows are often encountered. The grid induced separation (GIS) and the slow RANS‐LES transition issues should be alleviated when the delayed detached‐eddy simulation (DDES) is used to simulate turbulent shear flows. This paper studies the performance of the production‐limited DDES (PL‐DDES) model in improving the GIS and the slow RANS‐LES transition issues. Since the simplified IDDES (S‐IDDES) model is proposed to improve the GIS issue, the S‐IDDES model is chosen as the model for comparison. The simulation results show that the PL‐DDES model with constant C d1 = 14 alleviates the GIS issue better than the S‐IDDES model and the PL‐DDES model with C d1 = 8. The results of the free shear layer show that the PL‐DDES model can switch RANS to LES more rapidly and unlock the Kelvin‐Helmholtz instability more effectively than the S‐DDES model. For the backward‐facing step flow, the S‐IDDES model performs poorly when unlocking the Kelvin‐Helmholtz instability in the separation zone. On the other hand, the PL‐DDES model has a rapid RANS‐LES transition after the step and produces a significant transport of momentum in the shear layer, leading to reasonable separation distance and flow structures.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».