Peculiarity of moving weak shock computations: Entropy generation analysis of numerically expressed shock waves
Notice bibliographique
Résumé
Shock-capturing schemes using a finite volume method represent shock waves using a specific number of cells. Although understanding the behavior of these “numerical shock waves” is crucial owing to their distinct characteristics, which differ from those of theoretical and physical shock waves, moving weak and moderate shock waves have not been thoroughly investigated. In this study, a numerical test and an analysis were conducted to elucidate the properties of numerical moving shock waves. Our numerical test revealed that the outcome is influenced by the shock strength and numerical flux functions. The final state of a moving shock wave can be classified into three regimes (dissipated, transitional, and thinly captured regimes) depending on the shock strength. Peculiarly, weak shocks faced the dissipated regime, and the dissipation was serious at a shock Mach number of 1.01. Computational results were examined with respect to the entropy generation resulting from the propagation of the numerical moving shock wave. The analysis clarified that the thickness of numerical moving shock waves was determined to ensure physically accurate entropy generation. Furthermore, it was clarified that a moving weak shock wave cannot be accurately represented with a thin profile owing to excessive entropy production. This difficulty in handling a small amount of entropy production resulted in the peculiarity of the weak shock wave computations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».