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Enregistrement W3107258788 · doi:10.1145/3414685.3417798

Monolith

2020· article· en· W3107258788 sur OpenAlexafffund
Tetsuya Takahashi, Christopher Batty

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInviscid flowSolverLinear complementarity problemComputer scienceSlip (aerodynamics)Newtonian fluidMinificationViscosityMonolithMathematical optimizationMechanicsMaterials scienceAlgorithmMathematicsPhysicsChemistryThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose Monolith , a monolithic pressure-viscosity-contact solver for more accurately, robustly, and efficiently simulating non-trivial two-way interactions of rigid bodies with inviscid, viscous, or non-Newtonian liquids. Our solver simultaneously handles incompressibility and (optionally) implicit viscosity integration for liquids, contact resolution for rigid bodies, and mutual interactions between liquids and rigid bodies by carefully formulating these as a single unified minimization problem. This monolithic approach reduces or eliminates an array of problematic artifacts, including liquid volume loss, solid interpenetrations, simulation instabilities, artificial "melting" of viscous liquid, and incorrect slip at liquid-solid interfaces. In the absence of solid-solid friction, our minimization problem is a Quadratic Program (QP) with a symmetric positive definite (SPD) matrix and can be treated with a single Linear Complementarity Problem (LCP) solve. When friction is present, we decouple the unified minimization problem into two subproblems so that it can be effectively handled via staggered projections with alternating LCP solves. We also propose a complementary approach for non-Newtonian fluids which can be seamlessly integrated and addressed during the staggered projections. We demonstrate the critical importance of a contact-aware , unified treatment of fluid-solid coupling and the effectiveness of our proposed Monolith solver in a wide range of practical scenarios.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,616

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,196 · 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'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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