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Enregistrement W3043900058 · doi:10.1115/1.4047922

Overview of the 2018 Workshop on Iterative Errors in Unsteady Flow Simulations

2020· article· en· W3043900058 sur OpenAlex
Luís Eça, Guilherme Vaz, M. Hoekstra, Snehanshu Pal, E. Muller, Dominique Pelletier, Andrea Bertinetti, Rosa Difonzo, Laura Savoldi, R. Zanino, Andrea Zappatore, Y. Chen, Kevin J. Maki, H. Ye, Jernej Drofelnik, Benjamin Moss, Andrea Da Ronch

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Verification Validation and Uncertainty Quantification · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolverLaminar flowFlow (mathematics)Computer scienceIterative methodApplied mathematicsCompressibilitySet (abstract data type)GridReynolds numberMathematicsMechanicsAlgorithmMathematical optimizationGeometryPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two workshops were held at the ASME V&V Symposiums of 2017 and 2018 dedicated to Iterative Errors in Unsteady Flow Simulations. The focus was on the effect of iterative errors on numerical simulations performed with implicit time integration, which require the solution of a nonlinear set of equations at each time-step. The main goal of these workshops was to create awareness to the problem and to confirm that different flow solvers exhibited the same trends. The test case was a simple two-dimensional, laminar flow of a single-phase, incompressible, Newtonian fluid around a circular cylinder at the Reynolds number of 100. A set of geometrically similar multiblock structured grids was available and boundary conditions to perform the simulations were proposed to the participants. Results from seven flow solvers were submitted, but not all of them followed exactly the proposed conditions. One set of results was obtained with adaptive grid and time refinement using triangular elements (CADYF) and another used a compressible flow solver with a dual time stepping technique and a Mach number of 0.2 (DLR-Tau). The remaining five submissions were obtained with five different incompressible flow solvers (ansyscfx 14.5, pimplefoam, refresco, saturne, starccm+ v12.06.010-R8) using implicit time integration in the proposed grids. The results obtained in this simple test case showed that iterative errors may have a significant impact on the numerical accuracy of unsteady flow simulations performed with implicit time integration. Iterative errors can be significantly larger (one to two orders of magnitude) than the residuals and/or solution changes used as convergence criteria at each time-step. The Courant number affected the magnitude of the iterative errors obtained in the proposed exercise. For the same iterative convergence criteria at each time-step, increasing the Courant number tends to increase the iterative error.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,234 · 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