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Enregistrement W4299502107

A 3D MODEL FOR TWO COUPLED TURBULENT FLUIDS: NUMERICAL ANALYSIS OF A FINITE ELEMENT APPROXIMATION

2016· preprint· en· W4299502107 sur OpenAlexaff
Tomás Chacón Rebollo, Driss Yakoubi

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesJunta de Andalucía
Mots-clésFinite element methodTurbulenceMechanicsSmoothed finite element methodMixed finite element methodApplied mathematicsMathematicsPhysicsBoundary knot methodThermodynamics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with the numerical analysis for a finite element approximation of a steady coupled two-fluid RANS turbulence equations, used to model, for example, air-ocean flow interaction. Each fluid is modeled by the coupled steady Stokes equations with the equation for the turbulent kinetic energy TKE. The eddy viscosities for velocity and TKE depend on the energy. The production (source) term for the TKEs is only in L 1 , and the boundary condition for the TKEs on the interface between the two flows depends quadratically on the difference of velocities. To overcome the lack of regularity, we approximate the initial system by a regularized one, in which the eddy viscosities and source terms for the TKEs are regularized by convolution. We perform its finite element discretization, combined with a decoupled iterative lin-earization procedure. We prove that the discrete scheme converges to the continuous one for large enough eddy viscosities in natural norms. Finally, we present some numerical tests where we study the accuracy of the procedure, and simulate a realistic flow in which an imposed wind in the upper atmosphere generates an upwelling in the oceanic flow. 1. Introduction. We consider the numerical analysis for finite element approximation of RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) turbulence models, and more precisely of a coupled two-fluid RANS models. This system can model the coupled atmosphere-ocean system, whose accurate numerical simulation is crucial to analyze the main issues related to climate change. From the practical point of view, RANS models are rather diffusive and provide overall predictions of many flows of engineering interest (Cf. Davidson [21]). However, from the mathematical point of view RANS equations are more singular than the Navier-Stokes equations. The main mathematical difficulties comes from the source term (the production term) for the TKE equations which has a L 1 (Ω) regularity only, implying that the TKE equations do not make sense in H −1 (Ω). Their solution must be understood in the renormalized –or entropy– sense (Cf. [1, 7, 6, 8, 9, 10]).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
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 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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