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NSIBM : un solveur parallèle de Navier-Stokes avec raffinement automatique basé sur la méthode des frontières immergées

2015· dissertation· W7147116837 on OpenAlexaboutno aff
Daniel Durrenberger

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEngineering
TopicAdvanced Numerical Analysis Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEasementProgram codeThrust vectoring

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse, intitulée NSIBM : un solveur parallèle de Navier-Stokes avec raffinement automatique basé sur la méthode des frontières immergées, a été effectuée au sein du laboratoire iCube, département de mécanique, à Strasbourg, dans le quartier de l'Orangerie, sous la direction du professeur Yannick Hoarau. L'essentiel du travail effectué consiste en le développement d'un programme capable de résoudre numériquement l'équation de Navier-Stokes qui régit des fluides en mouvement. Une attention particulière a été portée à la production de maillages conformes aux géométries proposées et à leur génération. Les moyens mis en œuvre ici pour gérer l'éternel problème de la finesse du maillage opposée au trop grand nombre de cellules sont multiples : le raffinement, la parallélisation et les frontières immergées. Dans un premier temps, j'ai conçu un générateur de maillage en deux et trois dimensions en y intégrant la possibilité de diviser des cellules, et cela de manière automatique, par des critères géométriques, numériques ou physiques. Il permet également de supprimer des cellules, de manière à ne pas mailler le vide ou les parties solides de la géométrie.Dans un deuxième temps, j'ai rendu ce code parallèle en lui donnant la capacité d'utiliser plusieurs processeurs, afin de calculer plus vite et donc d'utiliser davantage de mailles. Cette étape fait appel à deux technologies : Metis, qui partage équitablement les mailles sur le nombre choisi de processeurs et OpenMPI, qui est l'interface de communication entre ces processeurs. Enfin, la méthode des frontières immergées a été introduite au code pour gérer les bords non verticaux ou horizontaux dans un maillage cartésien, c'est-à-dire formé de rectangles ou de pavés droits. Elle consiste à donner un caractère hybride à une cellule traversée par une frontière par l'introduction d'un terme numérique de forçage simulant la présence de la paroi.Ce travail de développement a ensuite été mis à l'épreuve et validé dans une série de cas tests en deux comme en trois dimensions. Des exemples de maillages complexes générés facilement sont donnés.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.603
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.016
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.264 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designSimulation or modeling
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
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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