Application of Singular Value Decomposition and Autoencoder for Supersonic Flow over Backward Facing Step
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the integration of PythonFOAM with the hybrid pressure-based solver rhoPimpleCentralFoam to simulate supersonic flow over a backward facing step, aiming to validate the coupling of these solvers.Flow field simulation was performed using Reynolds averaged Navier Stokes (RANS)-based turbulence model with the hybrid solver.Streaming singular value decomposition (SVD) was applied to identify coherent flow structures, capturing essential features such as boundary layer separation and shock wave formation.The SVD modes were then utilized to reconstruct the velocity field, with the mean flow field obtained showed a close match to the original computational fluid dynamics (CFD) results, highlighting the effectiveness of this approach.Furthermore, a deep neural network autoencoder was applied to compress the flow field data, further demonstrating the integration of PythonFOAM with the solver.The autoencoder learns a compact representation of the velocity field, and the reconstructed field from this compressed representation aligns closely with the CFD results, confirming the model's ability to approximate complex flow dynamics.The results obtained demonstrated the successful coupling of the solvers and underscored the potential of reduced-order modelling techniques for solving complex flow problems.
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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 ».