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Enregistrement W4321768211 · doi:10.1016/j.jweia.2023.105346

Computational wind engineering: 30 years of research progress in building structures and environment

2023· article· en· W4321768211 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsWind engineeringCFD in buildingsPlanetary boundary layerCivil engineeringComputational simulationEnvironmental scienceMeteorologyAerodynamicsEngineeringMarine engineeringAerospace engineeringBoundary layerComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper reviews the evolution of computational wind engineering from environmental and structural perspectives, since the inaugural conference of computational wind engineering held in Tokyo 30 years ago (CWE 92). The progress in computational methodologies and important aspects for accurate analysis are discussed. As a groundwork for the application of computational fluid dynamics (CFD) to various environmental issues , the importance of accurate modeling of atmospheric boundary layer, urban boundary layer, and urban canopy layer is pronounced. Environmental applications refer to urban micro-climate, pedestrian level wind, near-field pollutant dispersion , natural and urban ventilation, urban wind energy and snow/sand erosion and accumulation. Structural applications refer to wind loading on low- and high-rise buildings, including wind directionality . The most seminal contributions are examined, and their results are presented. It becomes clear that the engineering community has gained more benefits from environmental than structural computational wind engineering applications , mainly due to the usually less demanding computational needs for the former. Future challenges in CFD applications are thoroughly discussed and the need to bridge the gap between environmental and structural applications is highlighted.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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