Immersed Boundary Methodology for Multistep Ice Accretion Using a Level Set
Notice bibliographique
Résumé
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. Automation of this process is critical as these solvers are embedded in a time loop that 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 that can exhibit overlaps in concave regions if not treated properly. An immersed boundary method combined with a level set has the potential to alleviate these issues. The objective of this paper is twofold: confirm the potential of this methodology and assess its accuracy against the usual body-fitted approach. The proposed methodology is tested on two-dimensional (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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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 | 0,001 | 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 ».