MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033793801 · doi:10.1515/ijnsns-2017-0282

Validation of SPH-FE Numerical Modeling of the Interaction between a High-Speed Water Jet and a PMMA Target by CEL Model and Experimental Study

2020· article· en· W3033793801 sur OpenAlexaff
I. Ben Belgacem, L. Cheikh, El Manaa Barhoumi, Waqar A. Khan, Wacef Ben Salem

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nonlinear Sciences and Numerical Simulation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoothed-particle hydrodynamicsMechanicsJet (fluid)Finite element methodComputer simulationMaterials scienceWater jetLagrangianEulerian pathNumerical analysisPhysicsMathematicsThermodynamicsMathematical analysisNozzle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we present a numerical simulation of a round impacting jet using coupled Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) and Finite Element (FE) methods. Numerical results are compared with the results of another simulation carried out by the CEL (Coupled Eulerian-Lagrangian) method. A water jet with a spherical head was used at an initial speed of 570 m/s to impact a flat plate made of Polymethyl-Methacrylate (PMMA). To model the entire process, the SPH method was used to model the water jet and the FE method for the PMMA structure. The distribution of the pressure on the impact surface and the resulting deformation of the structure were discussed. A Numerical model was developed using ABAQUS/Explicit version 6.14. Results of the coupled SPH-FE simulation were further validated. It is demonstrated that the CEL method presents smoother curves compared to the SPH method. These comparisons serve not only to validate the numerical simulation but also to give guidance in formulating the SPH-FEM numerical model.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Nonlinear Sciences and Numerical SimulationMême sujetFluid Dynamics Simulations and InteractionsTravaux en français237 207