An Immersed Boundary Method for Multi-Step Ice Accretion using a Level-Set
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.
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2021-2630.vid The numerical prediction of in-flight ice accretion involves a sequential call to different modules including mesh generation, aerodynamics, droplet trajectories, wall heat transfer, ice accretion and geometry update. The automation of this process is critical as these solvers are embedded in a time loop which is repeated several times to obtain an accurate ice shape prediction. The robustness of ice accretion tools is often limited by the difficulty of generating meshes on complex ice shapes and also by the geometry update which can exhibit overlaps if not treated properly. As a replacement to the usual body-fitted approach, this paper investigates the application of an immersed boundary method in the ice accretion framework to avoid the mesh generation step. A level-set method is also used for the geometry update to automatically handle pathological cases. The proposed methodology is tested on 2D rime and glaze ice cases from the 1st AIAA Ice Prediction Workshop, showing good correspondence with the body-fitted approach. The new methodology also performs well for a 2D three-element airfoil configuration when a proper mesh refinement is used. The immersed boundary method combined with the level-set ice accretion provides a viable alternative to the body-fitted approach.
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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 découle