An efficient radial basis function mesh deformation scheme within an adjoint-based aerodynamic optimization framework
Notice bibliographique
Résumé
Les méthodes de déformation de maillage jouent un rôle important dans le domaine d'optimisation numérique aérodynamique. Lorsqu'une géométrie aérodynamique change de forme pendant l'optimisation, le maillage doit s'adapter pour assurer qu'il se conforme bien à la nouvelle géométrie. Cette thèse présente l'extension d'une méthode de déformation de maillage à base de fonctions basiques radiales(RBF). La rapidité de l'algorithme RBF peut être améliorée en utilisant un sous-ensemble de points à la surface de la géométrie pour gouverner la déformation du maillage. Par contre, cela introduit des erreurs dans la paramétrisation de la géométrie puisque les déplacements de tous les point de surface ne seront pas correctement récupérés. Ainsi, cette thèse propose l'utilisation d'une deuxième méthode de déformation de maillage afin d'ajuster le déplacement des points de surface pour bien récupérer la nouvelle géométrie modifiée. La méthode adjointe est employée dans le cadre d'analyse 3D d'écoulement de fluide Euler. La méthode proposée de déformation de maillage est validée en l'appliquant à l'optimisation de la trainée d'un Boeing-747 et d'une aile Onera-M6. Aussi, un cas de design qui récupère une distribution spécifique de pression statique est exécuté pour l'aile Onera-M6.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».