Computational aerodynamics with isogeometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The superior accuracy isogeometric analysis (IGA) brought to computations in fluid and solid mechanics has been yielding higher fidelity in computational aerodynamics. The increased accuracy we achieve with the IGA is in the flow solution, in representing the problem geometry, and, when we use the IGA basis functions also in time in a space–time (ST) framework, in representing the motion of solid surfaces. It is of course as part of a set of methods that the IGA has been very effective in computational aerodynamics, including complex-geometry aerodynamics. The set of methods we have been using can be categorized into those that serve as a core method, those that increase the accuracy, and those that widen the application range. The core methods are the residual-based variational multiscale (VMS), ST-VMS and arbitrary Lagrangian–Eulerian VMS methods. The IGA and ST-IGA are examples of the methods that increase the accuracy. The complex-geometry IGA mesh generation method is an example of the methods that widen the application range. The ST Topology Change method is another example of that. We provide an overview of these methods for IGA-based computational aerodynamics and present examples of the computations performed. In computational flow analysis with moving solid surfaces and contact between the solid surfaces, it is a challenge to represent the boundary layers with an accuracy attributed to moving-mesh methods and represent the contact without leaving a mesh protection gap.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».