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Enregistrement W4206974205 · doi:10.1016/j.apples.2022.100082

Splitting schemes for the stress formulation of fluid–structure interaction problems

2022· article· en· W4206974205 sur OpenAlexafffund
P Minev, Rahim Usubov

Notice bibliographique

RevueApplications in Engineering Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAmerican Chemical Society Petroleum Research Fund
Mots-clésNonlinear systemRegularization (linguistics)Fluid–structure interactionMathematicsApplied mathematicsCauchy stress tensorLinear elasticityBoundary value problemSmoothnessBoundary (topology)Benchmark (surveying)Mathematical optimizationComputer scienceMathematical analysisFinite element methodPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we demonstrate that the novel stress formulation of the Navier–Stokes equations proposed in Minev and Vabishchevich (2018) can be extended to the case of fluid–structure interaction problems. This formulation allows for an easy treatment of the fluid–structure interface boundary conditions. Furthermore, we propose a first order (in time) splitting scheme for this formulation and study its stability in the linear case. It utilizes a level set approach for the interface tracking and regularization of the interface problem. We also demonstrate how this scheme can be extended to the nonlinear case of a neo-Hookean elastic material. The computational complexity of the resulting problem seem to be comparable or better than most available schemes that treat the problem in primitive variables. A downside of such an approach is that it requires a higher than the traditional formulations in terms of primitive unknowns degree of smoothness of the solution for the stress. However, in addition to the solution for the velocity and the stress, it also yields information about the stress tensor, computed with an optimal accuracy. The scheme is demonstrated on two benchmark problems borrowed by other authors, and the results, although computed with a purely linear model look very similarly to the results of other authors that are based on a nonlinear neo-Hookean model.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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