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Enregistrement W3096424994 · doi:10.1007/s10915-020-01329-3

Spectral Properties of High-Order Element Types for Implicit Large Eddy Simulation

2020· article· en· W3096424994 sur OpenAlexafffund
Carlos A. Pereira, Brian C. Vermeire

Notice bibliographique

RevueJournal of Scientific Computing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsLarge eddy simulationOrder (exchange)Element (criminal law)Finite element methodSpectral element methodEddy currentMechanicsExtended finite element methodTurbulenceStructural engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of high-order schemes continues to increase, with current methods becoming more robust and reliable. The resolution of complex turbulent flows using Large Eddy Simulation (LES) and Direct Numerical Simulation (DNS) can be computed more efficiently with high-order methods such as the Flux Reconstruction approach. We make use of the implicit form of LES, referred to as ILES, in which the numerical dissipation of the spatial scheme passively filters high-frequency modes, and no subgrid-scale turbulence model is explicitly implemented. Therefore, given the inherent three-dimensional behaviour of turbulent flows, it is important to understand the spectral characteristics of spatial discretizations in three dimensions. The dispersion and dissipative properties of hexahedra, prismatic and tetrahedral element types are compared using Von Neumann analysis. This comparison is performed on a per degree of freedom basis to assess their suitability for ILES in terms of computational cost. We observe dispersion relations that display non-smooth behaviour for tetrahedral and prismatic elements. In addition, the periodicity of the dispersion relations in one dimension is generally not observed in three-dimensional configurations. Semilogarithmic plots of the numerical error are presented. We observe that the amount of numerical dissipation and dispersion added by hexahedral elements is the least, followed by prisms and finally tetrahedra. We validate our analysis comparing results obtained on computational domains with comparable computational cost against DNS data. Hexahedral elements have the best agreement with the reference data, followed by prismatic and finally tetrahedral elements, which is consistent with the spectral analysis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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