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Il Gauss-Newton con tensori approssimati metodo (GNAT) è un metodo di modello di riduzione non lineare che opera su modelli computazionali completamente discretizzati. Raggiunge riduzione dimensione tramite una proiezione Petrov-Galerkin associata con minimizzazione residua; trasporta efficienza computazionale da una procedura iper-riduzione basato sulla tecnica 'gappy POD'. Originariamente presentato in Ref. [1], in cui è stato applicato al impliciti lineari modelli strutturali-dinamiche, questo metodo viene qui ulteriormente sviluppato e applicato alla soluzione di un problema flusso viscoso turbolenta riferimento. Per cominciare, questo documento sviluppa limiti di errore dello spazio degli globali che giustificano il design del metodo e mettono in risalto i suoi vantaggi in termini di riduzione dei componenti di questi limiti di errore. Successivamente, il documento introduce un concetto di 'campione di maglia' che consente una distribuzione, computazionalmente efficiente attuazione del metodo GNAT in volumi finiti a base computazionale-fluidodinamica (CFD) codici. L'idoneità di GNAT per problemi con parametri Scarpe ID11 Air Force One Basso Uomo Rosso / Bianco viene evidenziato con la soluzione di un problema accademico con discontinuità in movimento. Infine, la capacità di questo metodo per ridurre di ordini Scarpe ID63 Air Force One Basso Uomo Bianco / Oro di grandezza del nucleo-ore richieste per grandi CFD calcoli, mantenendo la precisione, è stata dimostrata per la simulazione del flusso turbolento sul corpo Ahmed. Per un esempio di questo problema benchmark con oltre 17 milioni di gradi di libertà, GNAT supera molti altri metodi modello di riduzione non lineari, riduce le risorse computazionali richieste da più di due ordini di grandezza, e fornisce una soluzione che differisce di meno di 1% dal sua controparte alto-dimensionali.
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