On deriving test cases for benchmarking methods for simulating transportcharacteristics of triply periodic minimal surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Triply periodic minimal surfaces (TPMS) have found a wide spectrum of applications ranging from synthesis of artificial bone to aerospace engineering. These structures are adopted in these fields due to their favorable mechanical and thermal properties. The necessity of precise predictive characterization of their transport properties is evident. However, there exists a considerable gap in the estimated transport properties of TPMS structures between numerical simulations and experiments in the literature. Conflicting results are present in the literature even for the three most common TPMS types (gyroid, diamond, and primitive). For example, Santos et al. found through experiment that at 50% porosity, the gyroid lattice was the most permeable of the three. However, Jung et al., using finite volume method (FVM), showed that the primitive lattice had the highest permeability. Difficulties in both accurately representing their complex geometry and prescribing precise boundary conditions are the major sources of uncertainty in numerical characterization of TPMS structures. In this paper, we propose a few benchmark test cases for numerical characterization of TPMS structures. The test cases include both mesoscopic and macroscopic simulation strategies. Lattice Boltzmann Method (LBM) is employed for deriving the test cases at mesoscale level and FVM is considered for macroscopic level analysis. Canonical flows through periodic arrays of spheres are studied using both LBM and FVM. The effect of grid resolution on the estimated permeability is studied to quantify the error and to suggest optimum simulation parameters for both methods. Further, flows through three different TPMS structures are studied using the two methods and results are compared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».