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Enregistrement W3019980926 · doi:10.2514/1.t5894

Apparent Entropy Production Difference for Error Characterization in Numerical Heat Transfer

2020· article· en· W3019980926 sur OpenAlexafffund
Peter U. Ogban, G.F. Naterer

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermophysics and Heat Transfer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of Newfoundland
Mots-clésEntropy productionDiscretizationEntropy (arrow of time)Heat transferControl volumeMathematicsComputationApplied mathematicsSecond law of thermodynamicsMaximum entropy probability distributionThermodynamicsMathematical analysisPhysicsPrinciple of maximum entropyAlgorithmStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An entropy-based error indicator is presented to assess the solution accuracy of fluid flow simulations with heat transfer using the second law of thermodynamics. This paper presents a new approach for the characterization of numerical error using a parameter called an “apparent entropy production difference.” A control-volume-based finite-element method is used to discretize and solve the governing equations and the second law. The procedure involves the computation and comparison of local entropy production rates obtained from two forms of the discretized second law: transport and positive-definite forms of the entropy generation. The computed local entropy generation rates from both methods are compared and related to expected numerical errors from benchmark solutions. The results of the numerical studies indicate that there is a relationship between the solution error in the computed scalar variables and the apparent entropy production difference.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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