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Enregistrement W4251313412 · doi:10.1504/pcfd.2018.094621

A numerical study of Rayleigh-Taylor instability for various Atwood numbers using ISPH method

2018· article· en· W4251313412 sur OpenAlexaff
Amin Rahmat, Nima Tofighi, Mehmet Yıldız

Notice bibliographique

RevueProgress in Computational Fluid Dynamics An International Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstabilitySmoothed-particle hydrodynamicsMechanicsSurface tensionRayleigh–Taylor instabilityPhysicsMomentum (technical analysis)Bounded functionViscosityClassical mechanicsRayleigh scatteringStatistical physicsMathematical analysisMathematicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the wall bounded single-mode Rayleigh-Taylor instability (RTI) for a two-phase immiscible fluid system in a confined domain is investigated numerically for various Atwood numbers ranging from At = 0.2 to At = 0.8. Governing equations are discretised using the smoothed particle hydrodynamics (SPH) method. A robust numerical scheme is used to simulate the RTI phenomenon and in order to model the fluid-flow in the vicinity of the interface, transport parameters such as density and viscosity are smoothed using colour function. The surface tension force is coupled to the momentum equation using continuum surface force (CSF) model. It is shown that in general the RTI evolves in three distinct stages, namely linear stability, mushroom-head formation and long-term evolution. The growth rate in the first stage, i.e. the linear instability, shows good agreement with the analytical solution in the literature. The qualitative and quantitative results of second and third stages are introduced and relevant discussions are made.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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