Research developments in numerical methods of fluid-structure interactions in naval architecture and ocean engineering
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.
Notice bibliographique
Résumé
It is a challenge to solve complex fluid-structure interaction (FSI) problems through theoretical derivations, whereas numerical simulation provides an effective solution and is widely applied in naval architecture and marine engineering. Based on grid treatment, FSI methods are classified into the body-fitted grid method, non-body-fitted grid method, overset grid method and particle-based method. The research development of these four types of methods is then reviewed. Both the body-fitted grid method and overset grid method can accurately capture the interface and are suitable for high Reynolds number flow problems, and the former is generally employed when structural deformation is considered, while the latter often works well when considering rigid body motion with complex geometric shapes. The non-body-fitted grid method can avoid the mesh update operation to make calculations simpler, and is widely used in the simulation of flow control, development of underwater flexible bionic vehicles and interference of multi-body motion. The particle-based method plays an increasingly important role in simulating strong nonlinear fluid-structure interaction problems involving severe free surface deformation, slamming, explosion, etc. The properties of different FSI problems determine the applicability of different methods. How to select a suitable numerical method and combine the advantages of various methods to develop novel numerical methods that can handle more challenging problems are important development directions for FSI algorithms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle