Fully Discrete Entropy-Stable Flux Reconstruction Scheme for Compressible Flows through the Relaxation Runge-Kutta Method
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-0663.vid Entropy-stable methods are able to improve stability and accuracy of high-fidelity flow simulations in aerodynamics problems by adding the minimum amount of dissipation for nonlinear stability. Discontinuous Galerkin and flux reconstruction methods have been used in split forms to achieve semi-discrete entropy stability. We use the relaxation Runge-Kutta (RRK) method in conjunction with a split-form flux reconstruction scheme to construct a robust, fully-discrete entropy conserving scheme. The fully-discrete scheme ensures stability properties are retained when using relatively large timestep size, while adding only an algebraic equation. We demonstrate the properties of the fully-discrete scheme using entropy-conservative problems with the Burgers' and Euler equations. The fully-discrete entropy-conserving scheme is able to conserve entropy to machine precision in all test cases, while maintaining the expected orders of convergence of the semi-discrete scheme. We hope to apply the entropy-stable scheme presented in this conference proceeding to viscous, industrially-relevant cases, and thoroughly explore an entropy-stable version of the fully-discrete scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».