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Enregistrement W3035633240 · doi:10.2514/6.2020-2758

Verification and Validation of a High-Fidelity Open-Source Simulation Tool for Supersonic Aircraft Aerodynamic Analysis

2020· article· en· W3035633240 sur OpenAlexaff
Henry Stoldt, Craig T. Johansen, Artem Korobenko, Paul Ziadé

Notice bibliographique

RevueAIAA AVIATION 2020 FORUM · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupersonic speedAerodynamicsSolverAerospace engineeringComputer scienceAirframeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A verification and validation analysis of rhoCentralFoam, a widely-used open-source compressible-flow solver available in the OpenFoam toolkit, is performed for a range of flow problems relevant to the supersonic aerodynamics of small-scale, autonomous, aircraft concepts. Vehicle concepts used as research platforms to test new aerospace technologies, such as advanced propulsion systems or large sensor payloads, require major modifications to conventional, large-scale, crewed, supersonic airframe design. High-fidelity numerical simulation of these concepts in an academic setting often requires the use of in-house or available open-source tools instead of expensive commercial software or those with export-control restrictions. The one-dimensional shock tube problem, two-dimensional supersonic turbulent boundary layer, two-dimensional laminar oblique-shock, and three-dimensional delta wing are simulated with rhoCentralFoam. The effects of flux limiters, the Courant-Friedrichs-Lewy (CFL) condition, and mesh-type on solution accuracy, stability, and solver speed are assessed. The limitations of the solver and its ability to serve as a supersonic aircraft design tool in a holistic sense are discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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