Influence of mesh decomposition methods on the simulation of the flow around a wing using Computational Fluid Dynamics
Bibliographic record
Abstract
[ES] El aumento en el uso del software de Dinámica de Fluidos Computacional para diferentes aplicaciones aeronáuticas ha llevado a la necesidad de continuar reduciendo el tiempo necesario para ejecutar las simulaciones. La potencia computacional ha comenzado a reducir su tasa de crecimiento en los últimos años, por lo tanto, es necesario estudiar una forma diferente de reducir esos tiempos. \nComo se ha descubierto que el método de descomposición de malla óptimo depende del problema estudiado, utilizando un modelo 3D de un ala con una envergadura de 3m, este estudio utiliza diferentes métodos disponibles en ANSYS Fluent para investigar su influencia en las simulaciones ejecutadas con el software. Su objetivo es estudiar la escalabilidad del problema y mostrar una guía sobre el método óptimo para el problema. \nLos resultados de esta investigación mostraron que los métodos de descomposición de la malla no solo influyen en el tiempo necesario para realizar la simulación sino también de otras maneras, como la velocidad de convergencia. METIS mostró los mejores resultados al trabajar con un bajo número de procesadores y una convergencia más rápida, mientras que los métodos basados en la geometría elegidos específicamente demostraron ser capaces de ofrecer una escalabilidad tan buena como METIS para un mayor número de procesadores.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".