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Enregistrement W3197908942 · doi:10.2218/iclass.2021.6140

Consistent scalar transport with front capturing methods: application to two-phase heat transfer

2021· article· en· W3197908942 sur OpenAlexaff
Yahia Atmani, Vincent Moureau, Mélody Cailler, François Pecquery, Ghislain Lartigue, Renaud Mercier, Romain Janodet, Guillaume Balarac, Guillaume Sahut

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Liquid Atomization and Spray Systems (ICLASS) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesGrand Équipement National De Calcul IntensifEuropean Commission
Mots-clésFront (military)Scalar (mathematics)Heat transferMechanicsPhase (matter)Materials sciencePhysicsComputer scienceGeometryMathematicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate numerical simulations of heat transfers in 3D liquid-gas flows are of first importance in multiple industrial applications such as droplet evaporation in combustion chambers, spray cooling or propellant behavior in cryogenic tanks. Liquid-gas flows are characterized by the discontinuity of properties (e.g. viscosity, thermal diffusivities, ...) and flow variables (e.g. pressure, energy, chemical composition) across the interface . Robust and accurate algorithms are then necessary to transport the flow variables consistently with the interface. This work presents an algebraic interface capturing method which enables a consistent transport of scalars with the interface. This two-fluid approach ensures conservation of the transported scalars while controlling accurately the flux at the interface. The interface represented by a hyperbolic tangent profile is transported and reinitialized without geometric reconstruction. The scalars are transported separately in each phase and a reinitialization step is performed in order to impose the correct flux at the interface. The method is implemented in the YALES2 low-Mach number flow solver and takes advantage of adaptive unstructured grids to handle complex geometries. It has been assessed on various test cases and compared to analytical solutions.

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 enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,965

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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