Estimates of turbulence modeling uncertainties in NACA65 cascade flow predictions by Bayesian model-scenario averaging
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
Purpose The Reynolds-averaged Navier–Stokes (RANS) equations represent the computational workhorse for engineering design, despite their numerous flaws. Improving and quantifying the uncertainties associated with RANS models is particularly critical in view of the analysis and optimization of complex turbomachinery flows. Design/methodology/approach First, an efficient strategy is introduced for calibrating turbulence model coefficients from high-fidelity data. The results are highly sensitive to the flow configuration (called a calibration scenario) used to inform the coefficients. Second, the bias introduced by the choice of a specific turbulence model is reduced by constructing a mixture model by means of Bayesian model-scenario averaging (BMSA). The BMSA model makes predictions of flows not included in the calibration scenarios as a probability-weighted average of a set of competing turbulence models, each supplemented with multiple sets of closure coefficients inferred from alternative calibration scenarios. Findings Different choices for the scenario probabilities are assessed for the prediction of the NACA65 V103 cascade at off-design conditions. In all cases, BMSA improves the solution accuracy with respect to the baseline turbulence models, and the estimated uncertainty intervals encompass reasonably well the reference data. The BMSA results were found to be little sensitive to the user-defined scenario-weighting criterion, both in terms of average prediction and of estimated confidence intervals. Originality/value A delicate step in the BMSA is the selection of suitable scenario-weighting criteria, i.e. suitable prior probability mass functions (PMFs) for the calibration scenarios. The role of such PMFs is to assign higher probability to calibration scenarios more likely to provide an accurate estimate of model coefficients for the new flow. In this paper, three mixture models are constructed, based on alternative choices of the scenario probabilities. The authors then compare the capabilities of three different criteria.
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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 | 0,001 | 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 découle