Large-eddy simulation of airflow dynamics around a cluster of buildings
Notice bibliographique
Résumé
The wind flow around the buildings with different rooftops is studied numerically using large-eddy simulation (LES). The filtered Navier-Stokes equations in LES are used to compute the large eddies, whereas the dynamic Smagorinsky subgrid-scale (SGS) model calculates the small eddies. A turbulent spot method is applied for the synthesis of artificial turbulent fields at the inlet. In this separated and reattached flow, our aim is to analyze the wakes’ vortical structure along with the buildings of different heights and shapes. A large number of engineering applications involve precise predictions of the airflow around buildings to ensure performance and safety. To validate the numerical solver, a comparison is performed with the earlier reported numerical and experimental data. The turbulent flow characteristics are discussed in terms of instantaneous flow structure and time-averaged statistical flow quantities. All the cases are simulated for a Reynolds number [Formula: see text] to understand the turbulent airflow patterns. The flow shows a separable bubble at the leading edge of the rooftop of the building that leads to recirculation at the lee side of the first row of buildings. Due to the recirculation, the suction arises near the leading edge of the building to assure a continuous flow of air around the obstacles. Further, Reynold stresses show high momentum fluxes in the frontal region of the buildings.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».