An Innovational, Collision Model and Data Set Generation at NovelTest-Rig for Validation of Numerical Model in the Frame of MachineLearning
Notice bibliographique
Résumé
Granular flows are characterised by the high volume fraction of solid phase. To overcome the necessity of building real scale installations required to improve process where particulate transport is involved there is an urgent need of building a mathematical models capable to accurately simulate processes involving great number of particles. While simulating granular flows, the modelling mutual particle interactions still remains the greatest and most time consuming challenge. Due to complexity and great number of interactions, modeling such flows is not a trivial task. Nowadays two main models are available hybrid Euler-Lagrange (HEL) [1] and discrete element method (DEM) [2]. In HEL, interactions between solid phase are determined on the basis of Kinetic Theory of Granular Flow (KTGF), where probability of collision is determined from solid volume fraction in computational cell but time needed to obtain results is relatively short. In DEM, calculating every possible particles interactions is computationally expensive as well as time consuming. To overcome the problem of long lasting calculations and predicting particle interactions, while keeping required accuracy a fast and robust Reduced Model developed based on the algorithms of machine learning. The principle of the idea is to use the large set of particle data (before and after collision) and on their basis to build machine learning model capable to predict the new values of ex. velocities. In such a way created model will be used as a part of HEL approach to substitute forces between particle interactions basing on solid volume fraction with forces obtained using DEM. In such a way the precision of DEM model will be preserved but results will be obtained much faster. Parallel to creating the Reduced Model the experiment tests were carried out. The collected data will serve as the validation set for further analysis. Both experimental and simulation results will be compared using computer vision algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».