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Articles de revues sur le sujet « Computational fluid dynamics »

Auteur : Grafiati
Publié le 4 juin 2021
Mis à jour le 1 mars 2025

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1

Thabet, Senan, et Thabit H. Thabit. « Computational Fluid Dynamics : Science of the Future ». International Journal of Research and Engineering 5, no 6 (2018) : 430–33. http://dx.doi.org/10.21276/ijre.2018.5.6.2.

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2

KAWAMURA, Tetuya, et Hideo TAKAMI. « Computational Fluid Dynamics ». Tetsu-to-Hagane 75, no 11 (1989) : 1981–90. http://dx.doi.org/10.2355/tetsutohagane1955.75.11_1981.

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3

Birchall, D. « Computational fluid dynamics ». British Journal of Radiology 82, special_issue_1 (janvier 2009) : S1—S2. http://dx.doi.org/10.1259/bjr/26554028.

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4

Lin, Ching-long, Merryn H. Tawhai, Geoffrey Mclennan et Eric A. Hoffman. « Computational fluid dynamics ». IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine 28, no 3 (mai 2009) : 25–33. http://dx.doi.org/10.1109/memb.2009.932480.

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5

Wrobel, L. C. « Computational fluid dynamics ». Engineering Analysis with Boundary Elements 9, no 2 (janvier 1992) : 192. http://dx.doi.org/10.1016/0955-7997(92)90070-n.

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6

Pericleous, K. A. « Computational fluid dynamics ». International Journal of Heat and Mass Transfer 32, no 1 (janvier 1989) : 197–98. http://dx.doi.org/10.1016/0017-9310(89)90105-1.

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7

Von Wendt, J. « Computational fluid dynamics ». Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics 40, no 2 (juin 1992) : 223. http://dx.doi.org/10.1016/0167-6105(92)90368-k.

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8

Lax, Peter D. « Computational Fluid Dynamics ». Journal of Scientific Computing 31, no 1-2 (25 octobre 2006) : 185–93. http://dx.doi.org/10.1007/s10915-006-9104-x.

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9

Pitarma, R. A., J. E. Ramos, M. E. Ferreira et M. G. Carvalho. « Computational fluid dynamics ». Management of Environmental Quality : An International Journal 15, no 2 (avril 2004) : 102–10. http://dx.doi.org/10.1108/14777830410523053.

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10

Leschziner, M. A. « Computational fluid dynamics ». International Journal of Heat and Fluid Flow 11, no 1 (mars 1990) : 82–83. http://dx.doi.org/10.1016/0142-727x(90)90031-6.

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11

Raza, Md Shamim, Nitesh Kumar et Sourav Poddar. « Combustor Characteristics under Dynamic Condition during Fuel – Air Mixingusing Computational Fluid Dynamics ». Journal of Advances in Mechanical Engineering and Science 1, no 1 (8 août 2015) : 20–33. http://dx.doi.org/10.18831/james.in/2015011003.

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12

Bhardwaj, Shalini, et Yashwant Buke. « Computational Fluid Dynamics Analysis of A Turbocharger System ». International Journal of Scientific Research 3, no 5 (1 juin 2012) : 161–64. http://dx.doi.org/10.15373/22778179/may2014/49.

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13

Lin, C. T., J. K. Kuo et T. H. Yen. « Quantum Fluid Dynamics and Quantum Computational Fluid Dynamics ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 6, no 5 (1 mai 2009) : 1090–108. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2009.1149.

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Drikakis, Dimitris, Michael Frank et Gavin Tabor. « Multiscale Computational Fluid Dynamics ». Energies 12, no 17 (25 août 2019) : 3272. http://dx.doi.org/10.3390/en12173272.

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Résumé :
Computational Fluid Dynamics (CFD) has numerous applications in the field of energy research, in modelling the basic physics of combustion, multiphase flow and heat transfer; and in the simulation of mechanical devices such as turbines, wind wave and tidal devices, and other devices for energy generation. With the constant increase in available computing power, the fidelity and accuracy of CFD simulations have constantly improved, and the technique is now an integral part of research and development. In the past few years, the development of multiscale methods has emerged as a topic of intensive research. The variable scales may be associated with scales of turbulence, or other physical processes which operate across a range of different scales, and often lead to spatial and temporal scales crossing the boundaries of continuum and molecular mechanics. In this paper, we present a short review of multiscale CFD frameworks with potential applications to energy problems.
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15

Norman, Michael L., David A. Clarke et James M. Stone. « Computational Astrophysical Fluid Dynamics ». Computers in Physics 5, no 2 (1991) : 138. http://dx.doi.org/10.1063/1.4822976.

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16

Bell, John B., Alejandro L. Garcia et Sarah A. Williams. « Computational fluctuating fluid dynamics ». ESAIM : Mathematical Modelling and Numerical Analysis 44, no 5 (26 août 2010) : 1085–105. http://dx.doi.org/10.1051/m2an/2010053.

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Schierholz, W. F., et N. Gilbert. « Computational Fluid Dynamics (CFD) ». Chemie Ingenieur Technik 75, no 10 (15 octobre 2003) : 1412–14. http://dx.doi.org/10.1002/cite.200303306.

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C., Mohan Raj. « Analysis of Various Automotive Mufflers : Computational Fluid Dynamics Approach ». Revista Gestão Inovação e Tecnologias 11, no 4 (10 juillet 2021) : 1339–48. http://dx.doi.org/10.47059/revistageintec.v11i4.2191.

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Madhu, S., P. Murali, R. Ramasai, M. Venkat Vardhan et K. Bhanu Prakash. « Computational Fluid Dynamics (CFD) Analysis of A Go-Kart ». International Journal of Research Publication and Reviews 5, no 11 (novembre 2024) : 3418–24. http://dx.doi.org/10.55248/gengpi.5.1124.3262.

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Kim, Youngho, et Sangho Yun. « Fluid Dynamics in an Anatomically Correct Total Cavopulmonary Connection : Flow Visualizations and Computational Fluid Dynamics(Cardiovascular Mechanics) ». Proceedings of the Asian Pacific Conference on Biomechanics : emerging science and technology in biomechanics 2004.1 (2004) : 57–58. http://dx.doi.org/10.1299/jsmeapbio.2004.1.57.

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Schneider, Kai, et Oleg V. Vasilyev. « Wavelet Methods in Computational Fluid Dynamics ». Annual Review of Fluid Mechanics 42, no 1 (janvier 2010) : 473–503. http://dx.doi.org/10.1146/annurev-fluid-121108-145637.

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Teodosiu, Cătălin, Viorel Ilie et Raluca Teodosiu. « Condensation Model for Application of Computational Fluid Dynamics in Buildings ». International Journal of Materials, Mechanics and Manufacturing 3, no 2 (2015) : 129–33. http://dx.doi.org/10.7763/ijmmm.2015.v3.181.

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Subaschandar, N. « Flow Mixing Optimisation inside a Manifold using Computational Fluid Dynamics ». Journal of Advanced Research in Applied Mechanics & ; Computational Fluid Dynamics 5, no 3&4 (23 janvier 2019) : 7–14. http://dx.doi.org/10.24321/2349.7661.201802.

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Murti, Vishav, et Esar Ahmad. « Wind Effects on Bridge Deck : A Computational Fluid Dynamics Study ». International Journal of Science and Research (IJSR) 12, no 9 (5 septembre 2023) : 1056–59. http://dx.doi.org/10.21275/sr23905111754.

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Aksenov, Andrey A. « FlowVision : Industrial computational fluid dynamics ». Computer Research and Modeling 9, no 1 (février 2017) : 5–20. http://dx.doi.org/10.20537/2076-7633-2017-9-5-20.

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26

Barman, Purna Chandra. « Introduction to Computational Fluid Dynamics ». International Journal of Information Science and Computing 3, no 2 (2016) : 117. http://dx.doi.org/10.5958/2454-9533.2016.00014.4.

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27

Mehta, Unmeel B. « Credible Computational Fluid Dynamics Simulations ». AIAA Journal 36, no 5 (mai 1998) : 665–67. http://dx.doi.org/10.2514/2.431.

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28

SATOMURA, Takehiko. « Computational Fluid Dynamics in Meteorology ». Wind Engineers, JAWE 1994, no 60 (1994) : 41–55. http://dx.doi.org/10.5359/jawe.1994.60_41.

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Chen, Goong, Qingang Xiong, Phillip J. Morris, Eric G. Paterson, Alexey Sergeev et Yi-Ching Wang. « OpenFOAM for Computational Fluid Dynamics ». Notices of the American Mathematical Society 61, no 4 (1 avril 2014) : 354. http://dx.doi.org/10.1090/noti1095.

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30

Wiwatanapataphee, Benchawan, Yonghong Wu, I. Ming Tang et Shaoyong Lai. « Fluid Dynamics and Computational Engineering ». Mathematical Problems in Engineering 2014 (2014) : 1–3. http://dx.doi.org/10.1155/2014/649058.

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Wendt, John, Marc Bourzutschky, A. John Mallinckrodt et Susan McKay. « Computational Fluid Dynamics : An Introduction ». Computers in Physics 7, no 5 (1993) : 542. http://dx.doi.org/10.1063/1.4823215.

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Fisher, E. H., et N. Rhodes. « Uncertainty in Computational Fluid Dynamics ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A : Journal of Power and Energy 209, no 2 (mai 1995) : 155–58. http://dx.doi.org/10.1243/pime_proc_1995_209_026_02.

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Résumé :
The Fifth Joint Engineering and Physical Sciences Research Council and Institution of Mechanical Engineers Expert Meeting was held in Bournemouth on 27-29 November 1994. The Fifth Joint Engineering and Physical Sciences Research Council and Institution of Mechanical Engineers Expert Meeting was held in Bournemouth on 27–29 November 1994.
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Fisher, E. H., et N. Rhodes. « Uncertainty in Computational Fluid Dynamics ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 210, no 1 (janvier 1996) : 91–94. http://dx.doi.org/10.1243/pime_proc_1996_210_173_02.

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Résumé :
The Annual EPSRC/IMechE Expert Meeting brought together some 44 experts to consider sources of uncertainty in computational fluid dynamics (CFD). Presentations and discussions covered modelling, numerical solution techniques, boundary conditions, evaluation protocols and QA (quality assurance) procedures. The principal conclusions to emerge were: (a) the need for additional collaborative validation studies; (b) the desirability of introducing appropriate QA procedures, possibly based on the CFD Community Club initiative; (c) the need for additional postgraduate training, possibly based on the IGDS principle; (d) the value of continuing work in modelling and error estimation techniques for numerical schemes.
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Lomax, H., TH Pulliam, DW Zingg et TA Kowalewski. « Fundamentals of Computational Fluid Dynamics ». Applied Mechanics Reviews 55, no 4 (2002) : B61. http://dx.doi.org/10.1115/1.1483340.

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Paul, P. « Computational Fluid Dynamics in Combustion ». Defence Science Journal 60, no 6 (20 novembre 2010) : 577–82. http://dx.doi.org/10.14429/dsj.60.600.

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36

Li, Sheng S. « Book review : Computational Fluid Dynamics ». Canadian Journal of Civil Engineering 29, no 6 (1 décembre 2002) : 919–20. http://dx.doi.org/10.1139/l02-090.

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Vassberg, John. « Expectations for computational fluid dynamics ». International Journal of Computational Fluid Dynamics 19, no 8 (novembre 2005) : 549–58. http://dx.doi.org/10.1080/10618560500508375.

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Ueki, Heihachi, Toshiaki Yokoi, Hiroko Fujii, Atsushi Kunimatsu, Kazuhiro Hiwada et Tsunemi Takahashi. « Computational Fluid Dynamics for Entertainment ». Proceedings of The Computational Mechanics Conference 2002.15 (2002) : 525–26. http://dx.doi.org/10.1299/jsmecmd.2002.15.525.

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39

Bhasker, C. « Computational techniques for fluid dynamics ». Finite Elements in Analysis and Design 9, no 1 (avril 1991) : 87–88. http://dx.doi.org/10.1016/0168-874x(91)90021-p.

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Bar-Yoseph, Pinhas Z. « Computational fluid dynamics review 1995 ». International Journal of Multiphase Flow 23, no 5 (septembre 1997) : 1003–4. http://dx.doi.org/10.1016/s0301-9322(97)80002-x.

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Mehta, Unmeel B. « Credible computational fluid dynamics simulations ». AIAA Journal 36 (janvier 1998) : 665–67. http://dx.doi.org/10.2514/3.13878.

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42

Dhotre, Mahesh T., Nandkishor Krishnarao Nere, Sreepriya Vedantam et Mandar Tabib. « Advances in Computational Fluid Dynamics ». International Journal of Chemical Engineering 2013 (2013) : 1–2. http://dx.doi.org/10.1155/2013/917373.

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NAKAMURA, Tadao, et Hisaki DAIGUJI. « Computational Fluid Dynamics in Supercomputing ». Journal of the Society of Mechanical Engineers 94, no 866 (1991) : 40–45. http://dx.doi.org/10.1299/jsmemag.94.866_40.

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44

Thornber, Ben. « Computational fluid dynamics for engineers ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G : Journal of Aerospace Engineering 227, no 12 (11 novembre 2013) : 2002. http://dx.doi.org/10.1177/0954410013478712.

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Ferziger, Joel H., Milovan Peric et Anthony Leonard. « Computational Methods for Fluid Dynamics ». Physics Today 50, no 3 (mars 1997) : 80–84. http://dx.doi.org/10.1063/1.881751.

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46

Fletcher, D. F. « Computational techniques for fluid dynamics ». Computer Physics Communications 70, no 1 (mai 1992) : 221. http://dx.doi.org/10.1016/0010-4655(92)90103-6.

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Ranade, Vivek V., et Vishnu Pareek. « Guest editorial : computational fluid dynamics ». Asia-Pacific Journal of Chemical Engineering 3, no 2 (mars 2008) : 95–96. http://dx.doi.org/10.1002/apj.130.

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TAKAHIRA, Hiroyuki. « Computational Fluid Dynamics for Cavitaiton Bubble Dynamics ». Proceedings of the Fluids engineering conference 2004 (2004) : 4. http://dx.doi.org/10.1299/jsmefed.2004.4.

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Li, Lei, Carlos F. Lange et Yongsheng Ma. « Association of design and computational fluid dynamics simulation intent in flow control product optimization ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B : Journal of Engineering Manufacture 232, no 13 (14 mars 2017) : 2309–22. http://dx.doi.org/10.1177/0954405417697352.

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Résumé :
Computational fluid dynamics has been extensively used for fluid flow simulation and thus guiding the flow control device design. However, computational fluid dynamics simulation requires explicit geometry input and complicated solver setup, which is a barrier in case of the cyclic computer-aided design/computational fluid dynamics integrated design process. Tedious human interventions are inevitable to make up the gap. To fix this issue, this work proposed a theoretical framework where the computational fluid dynamics solver setup can be intelligently assisted by the simulation intent capture. Two feature concepts, the fluid physics feature and the dynamic physics feature, have been defined to support the simulation intent capture. A prototype has been developed for the computer-aided design/computational fluid dynamics integrated design implementation without the need of human intervention, where the design intent and computational fluid dynamics simulation intent are associated seamlessly. An outflow control device used in the steam-assisted gravity drainage process is studied using this prototype, and the target performance of the device is effectively optimized.
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Rodríguez-Vázquez, Martin, Iván Hernández-Pérez, Jesus Xamán, Yvonne Chávez, Miguel Gijón-Rivera et Juan M. Belman-Flores. « Coupling building energy simulation and computational fluid dynamics : An overview ». Journal of Building Physics 44, no 2 (2 février 2020) : 137–80. http://dx.doi.org/10.1177/1744259120901840.

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Résumé :
Building energy simulations coupled with computational fluid dynamics tools have emerged, recently, as an accurate and effective tool to improve the estimation of energy requirements and thermal comfort in buildings. Building modelers and researchers usually implement this coupling in the boundary conditions of both tools (e.g. surface temperature, ambient temperature, and conductive and convective fluxes). This work reviews how the building energy simulation–computational fluid dynamics coupling has evolved since its first implementation to the present day. Moreover, this article also summarizes and discusses the research studies in which the building energy simulation–computational fluid dynamics coupling has been used to analyze building systems, building components, and building urban configurations. Implementing a building energy simulation–computational fluid dynamics coupling brings a series of benefits when compared with the conventional building energy simulation methodology, a building energy simulation–computational fluid dynamics coupling provides an improvement that ranges between 10% and 50% for estimating the building energy requirements. Moreover, the computation time to implement computational fluid dynamics with information obtained from the building energy simulation could be reduced by as well.
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