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Record W2887591026

Lois de paroi pour les écoulements turbulents présentant des gradients de pression adverses

2018· article· fr· W2887591026 on OpenAlexaboutno aff
Victor Amrom

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicAdvanced Numerical Analysis Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

REMERCIEMENTSJe tiens tout d'abord remercier mon directeur de recherche : Dominique Pelletier pour la confiance qu'il a maintenu mon gard tout au long de cette matrise.Je souligne galement sa prcision tant dans les travaux de recherche que dans la rdaction et la capacit qu'il a eu maintenir ma motivation parfois vacillante.J'en viens maintenant mes chers "collgues" de laboratoire : Francis Lacombe, Sebastien Lortie et Yohann Vautrin sans qui ces semaines au laboratoire n'auraient clairement pas t les mmes, que ce soit pour parler recherche ou pas du tout.Je remercie Rachel de m'avoir appuy tout au long de cette matrise et d'avoir fait preuve par moment d'une incroyable patience.Merci galement Manu qui a partag avec moi cette aventure au Canada.Je terminerai par remercier Etienne Muller avec qui j'ai eu l'immense chance de commencer ma matrise : de binme de travail bons amis.Je salue sa dtermination et sa motivation qui n'ont eu de cesse de m'inspirer.v RSUM Ce mmoire s'attarde sur l'utilisation de lois de paroi amliores dans le cadre de la simulation d'coulements turbulents.L'utilisation de ces lois de paroi est motive par la rduction du cot de calcul des simulations grce l'utilisation de modles simplifis permettant de dcrire le comportement du fluide dans les zones de proches parois.Dans le cadre de simulations RANS, on dveloppe ici des lois de paroi couplables des modles bas Reynolds et sensibilises aux gradients de pression.Cette nouvelle forme de lois de paroi est appele consistante.En effet, la loi de paroi est cre partir des solutions unidimensionnelles pour un coulement de Couette par un certain modle de turbulence.On assure de cette manire la consistance entre la loi et le modle de turbulence.Tout d'abord, il s'agit de s'occuper de l'implmentation d'un algorithme lments finis adaptatif permettant de rsoudre les coulements unidimensionnels.Cette procdure adaptative permet de s'assurer de la qualit des rsultats et des maillages utiliss.De plus, la technique des solutions manufactures est utilise dans le but de vrifier les solutions obtenues.Dans un second temps, on procde la construction de la tabulation des lois de paroi grce l'utilisation de l'algorithme prcdemment dvelopp.Cette tabulation se prsente sous la forme d'une matrice trois entres : la position, le gradient de pression et les diffrentes variables physiques.Lors de son utilisation, les conditions limites du problme l'tude y sont directement interpoles linairement.La matrise se termine sur l'essai concluant de la tabulation cre pour le modle k - SST dans le cadre d'un coulement turbulent unidimensionnel avec diffrentes distances de raccordement.vi

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.387
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
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