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Enregistrement W4410608689 · doi:10.1002/fld.5397

Extrapolation Boundary Conditions for 2‐D Smoothed Particle Hydrodynamics

2025· article· en· W4410608689 sur OpenAlexafffund
Hossein Mahdizadeh, Colin D. Rennie, Benedict D. Rogers, Abolghasem Pilechi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésSmoothed-particle hydrodynamicsExtrapolationInflowMechanicsLaminar flowOutflowReynolds numberBoundary (topology)Boundary value problemRange (aeronautics)Computational fluid dynamicsHagen–Poiseuille equationGeometryFlow (mathematics)PhysicsMathematicsMathematical analysisTurbulenceEngineeringAerospace engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper presents a new robust treatment for smoothed particle hydrodynamics (SPH) open (inflow/outflow) and solid boundary conditions, avoiding the unphysical fluctuations and numerical noise present in existing techniques. By novel use of concepts from finite volume methods, the fluid properties from sequential dynamic particles with different normal distances to the boundaries are extrapolated to ghost particles. No so‐called mirror points are required, making the method computationally efficient and easy to implement. The new methodology is validated through a series of progressively challenging test cases. The effectiveness of the wall and inflow‐outflow boundaries is evaluated for 2‐D Poiseuille laminar flow. The performance of the wall boundary for complex geometries is demonstrated using a hydrostatic tank with a triangular wedge, followed by a conventional 2‐D dam‐break problem to capture impact pressures. A range of challenging vertical inflows rarely explored using SPH, with varying efflux velocities, demonstrate highly accurate performance of the boundary treatment, with results compared to STAR‐CCM+. Finally, the robust performance is demonstrated for flow past circular and square cylinders over a range of Reynolds numbers, showing excellent results compared to reference results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,392 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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