A Time Domain Full Order Parallel Method for Turbomachinery Unsteady Flows
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the parallel inverted dual time stepping (PIDTS) method has been investigated for analyzing turbomachinery unsteady flows. This is the first known effort in exploiting temporal parallelization to reduce wall-clock time for analyzing turbomachinery unsteady flows in all time scales. This method relaxes the sequential time dependency of solutions at different time instants in the dual time stepping method to achieve parallel solutions at the expense of an increased number of pseudo-time iterations. To demonstrate its parallel scalability and solution stability and accuracy, a one-dimensional De Laval nozzle with a time-periodic back pressure disturbance has been used as a test case. Study indicates that the higher number of pseudo-time iterations is inevitable with a larger number of time instants marching together. A hybrid explicit and implicit method for accelerating solution convergence significantly mitigates the need for an increased number of pseudo-time iterations. Further verification and application have been conducted using a case of rotor-stator interaction of a transonic compressor stage. The obtained parallel efficiency is about 96%, 90%, 83%, 77%, and 72% with 2, 4, 8, 12, and 16 time instants marching together, respectively. The recommended number of time instants for parallelization is 2-10, which is a result of balancing parallel benefits, time consumption of additional pseudo-time iterations, and additional memory consumption. The obtained wall-clock speedup compared with the dual time stepping method is 1.9 to 3.5.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».