MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389833108 · doi:10.1002/nme.7408

A Nitsche‐based cut finite element solver for two‐phase Stefan problems

2023· article· en· W4389833108 sur OpenAlexafffund
Ismaël Tchinda Ngueyong, José Urquiza, Dave Martin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Mathematical Modeling in Engineering
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodStefan problemSolverRegularization (linguistics)Penalty methodConvergence (economics)MathematicsJumpApplied mathematicsLevel set methodMixed finite element methodMathematical optimizationMathematical analysisAlgorithmComputer scienceStructural engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a cut finite element method based on ghost penalty stabilization technique for solving two‐phase Stefan problems. The essential interfacial constraints are weakly enforced using the symmetric variant of Nitsche's method. To track the interface efficiently, the level‐set technique is employed and the front location is updated at each time step by solving a transport equation. Because this is a convection problem, we utilize the continuous interior penalty method to stabilize the finite element formulation. According to the Stefan condition, the normal velocity of the interface is proportional to the jump in the interfacial flux. To accurately approximate this quantity, we use a recent post‐processing technique that combines a ghost penalty regularization and the domain integral method on cut elements. We validate our algorithm with several numerical examples that demonstrate optimal convergence.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,365 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Numerical Methods in EngineeringMême sujetAdvanced Mathematical Modeling in EngineeringTravaux en français237 207