A sharp interface immersed boundary approach for simplified and highly stable lattice Boltzmann method
Notice bibliographique
Résumé
The Lattice Boltzmann Method is a mesoscopic method and has been used for some time as a computational fluid dynamics solver. The recently developed Simplified and Highly Stable Lattice Boltzmann Method (SHSLBM) simplifies the boundary condition implementation to a great extent as it can be implemented using the macroscopic variables instead of distribution functions in traditional Lattice Boltzmann Method. Moreover, it can simulate incompressible flows without evolution of the distribution function, making it less computationally expensive. However, it is still a challenge to implement it for flow around geometry not aligned with the mesh. Immersed boundary Method is used for the flow around geometries without body fitted mesh therefore making it as an ideal choice to extend SHSLBM to simulate flow around geometries not aligned with the mesh. In the present work, for the first time a combination of a sharp interface Immersed Boundary approach is implemented for the boundary treatment of the non-aligned geometry for Simplified and Highly Stable Lattice Boltzmann Method. The implementation is done using an extrapolation of the macroscopic flow variables to the ghost (solid) nodes using a Least-Square technique, for both Neumann and Dirichlet boundary type. The present work is verified for a Poiseuille flow test case and a code-to-code verification is done for flow around square cylinder in a channel, with Immersed Boundary, and a comparison is made with flow around square cylinder without Immersed Boundary.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».