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Application of Uncertainty Quantification techniques to CFD simulation of twin entry radial turbines

2021· article· it· W3197598799 on OpenAlexaboutno aff
Andrea Ottonello

Bibliographic record

VenueCINECA IRIS Institutial Research Information System (University of Genoa) · 2021
Typearticle
Languageit
FieldDecision Sciences
TopicProbabilistic and Robust Engineering Design
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputational fluid dynamicsComputer scienceMarine engineeringEngineeringAerospace engineering

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'argomento principale della tesi � l'applicazione delle tecniche di quantificazione dell'incertezza (UQ) alla simulazione numerica (CFD) di turbine radiali twin entry impiegate nella turbosovralimentazione automobilistica. Lo studio approfondito di questo tipo di turbomacchine � affrontato nel capitolo 3, finalizzato alla comprensione dei principali parametri che caratterizzano e influenzano le prestazioni fluidodinamiche delle turbine twin scroll. Il capitolo 4 tratta di una piattaforma per l'analisi UQ sviluppata internamente tramite il set di strumenti open source ?Dakota?. La piattaforma � stata testata dapprima su un caso di interesse industriale, ovvero un ugello de Laval supersonico (capitolo 5); l'analisi ha evidenziato l'utilizzo pratico delle tecniche di quantificazione dell'incertezza nella previsione delle prestazioni di un ugello affetto da condizioni di fuori progetto con complessit� fluidodinamica dovuta alla forte non linearit�. L'esperienza maturata con l'approccio UQ ha agevolato l'identificazione di metodi idonei per applicare la propagazione dell?incertezza alla simulazione CFD di turbine radiali twin scroll (capitolo 6). In tal caso sono state studiate e messe in pratica diverse tecniche di quantificazione dell'incertezza al fine di acquisire un'esperienza approfondita sull?attuale stato dell'arte. Il confronto dei risultati ottenuti dai diversi approcci e la discussione dei pro e dei contro relativi a ciascuna tecnica hanno portato a conclusioni interessanti, che vengono proposte come linee guida per future applicazioni di quantificazione dell?incertezza alla simulazione CFD delle turbine radiali. L'integrazione di modelli e metodologie UQ, oggi utilizzati solo da alcuni centri di ricerca accademica, con solutori CFD commerciali consolidati ha permesso di raggiungere l'obiettivo finale della tesi di dottorato: dimostrare all'industria l'elevato potenziale delle tecniche UQ nel migliorare, attraverso distribuzioni di probabilit�, la previsione delle prestazioni relative ad un componente soggetto a diverse fonti di incertezza. Lo scopo dell?attivit� di ricerca consiste pertanto nel fornire ai progettisti dati prestazionali associati a margini di incertezza che consentano di correlare meglio simulazione e applicazione reale. Per accordi di riservatezza, i parametri geometrici relativi alla turbina twin entry in oggetto sono forniti adimensionali, i dati sensibili sugli assi dei grafici sono stati omessi e nelle figure si � reso necessario eliminare le legende dei contours ed ogni eventuale riferimento dimensionale.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.959
Threshold uncertainty score0.859

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.100
GPT teacher head0.346
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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2021
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