Computation of turbulent flows using a finite calculus–finite element formulation

We present a formulation for analysis of turbulent incompressible flows using a stabilized finite element method (FEM) based on the finite calculus (FIC) procedure. The stabilization terms introduced by the FIC approach allow to solve a wide range of fluid flow problems at different Reynolds numbers, including turbulent flows, without the need of a turbulence model. Examples of application of the FIC/FEM formulation to the analysis of 2D and 3D incompressible flows at large Reynolds numbers exhibiting turbulence features are presented

LES Turbulence models. Relation with stabilized numerical methods

One of the aims of this text is to show some important results in LES modelling and to identify which are main mathematical problems for the development of a complete theory. A relevant aspect of LES theory, which we will consider in our work, is the close relationship between the mathematical properties of LES models and the numerical methods used for their implementation. In last years it is more and more common the idea in the scientific community, especially in the numerical community, that turbulence models and stabilization techniques play a very similar role. Methodologies used to simulate turbulent flows, RANS or LES approaches, are based on the same concept: unability to simulate a turbulent flow using a finite discretization in time and space. Turbulence models introduce additional information (impossible to be captured by the approximation technique used in the simulation) to obtain physically coherent solutions. On the other side, numerical methods used for the integration of partial differential equations (PDE) need to be modified in order to able to reproduce solutions that present very high localized gradients. These modifications, known as stabilization techniques, make possible to capture these sharp and localized changes of the solution. According with previous paragraphs, the following natural question appears: Is it possible to reinterpret stabilization methods as turbulence models? This question suggests a possible principle of duality between turbulence modelling and numerical stabilization. More than to share certain properties, actually, it is suggested that the numerical stabilization can be understood as turbulence. The opposite will occur if turbulence models are only necessary due to discretization limitations instead of a need for reproducing the physical behaviour of the flow. Finally: can turbulence models be understood as a component of a general stabilization method

Modeling incompressible flows at low and high Reynolds numbers via a finite calculus–finite element approach

We present a formulation for incompressible flows analysis using the finite element method (FEM). The necessary stabilization for dealing with convective effects and the incompressibility condition is modeled via the finite calculus (FIC) method. The stabilization terms introduced by the FIC formulation allow to solve a wide range of fluid flow problems for low and high Reynolds numbers flows without the need for a turbulence model. Examples of application of the FIC/FEM formulation to the analysis of 2D and 3D incompressible flows with moderate and large Reynolds numbers are presented

ODDLS: A new unstructured mesh finite element method for the analysis of free surface flow problems

This paper introduces a new stabilized finite element method based on the finite calculus (Comput. Methods Appl. Mech. Eng. 1998; 151:233–267) and arbitrary Lagrangian–Eulerian techniques (Comput. Methods Appl. Mech. Eng. 1998; 155:235–249) for the solution to free surface problems. The main innovation of this method is the application of an overlapping domain decomposition concept in the statement of the problem. The aim is to increase the accuracy in the capture of the free surface as well as in the resolution of the governing equations in the interface between the two fluids. Free surface capturing is based on the solution to a level set equation. The Navier–Stokes equations are solved using an iterative monolithic predictor–corrector algorithm (Encyclopedia of Computational Mechanics. Wiley: New York, 2004), where the correction step is based on imposing the divergence‐free condition in the velocity field by means of the solution to a scalar equation for the pressure. Examples of application of the ODDLS formulation (for overlapping domain decomposition level set) to the analysis of different free surface flow problems are presented. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd

LES turbulence models. Relation with stabilized numerical methods

One of the aims of this text is to show some important results in LES modelling and to identify which are main mathematical problems for the development of a complete theory. A relevant aspect of LES theory, which we will consider in our work, is the close relationship between the mathematical properties of LES models and the numerical methods used for their implementation. In last years it is more and more common the idea in the scientific community, especially in the numerical community, that turbulence models and stabilization techniques play a very similar role. Methodologies used to simulate turbulent flows, RANS or LES approaches, are based on the same concept: unability to simulate a turbulent flow using a finite discretization in time and space. Turbulence models introduce additional information (impossible to be captured by the approximation technique used in the simulation) to obtain physically coherent solutions. On the other side, numerical methods used for the integration of partial differential equations (PDE) need to be modified in order to able to reproduce solutions that present very high localized gradients. These modifications, known as stabilization techniques, make possible to capture these sharp and localized changes of the solution. According with previous paragraphs, the following natural question appears: Is it possible to reinterpret stabilization methods as turbulence models? This question suggests a possible principle of duality between turbulence modelling and numerical stabilization. More than to share certain properties, actually, it is suggested that the numerical stabilization can be understood as turbulence. The opposite will occur if turbulence models are only necessary due to discretization limitations instead of a need for reproducing the physical behaviour of the flow. Finally: can turbulence models be understood as a component of a general stabilization method

Computation of turbulent flows using a finite element formulation

We present a formulation for analysis of turbulent incompressible flows using a stabilized finite element method (FEM) based on the finite calculus (FIC) procedure. The stabilization terms introduced by the FIC approach allow to solve a wide range of fluid flow problems at different Reynolds numbers, including turbulent flows, without the need of a turbulence model. Examples of application of the FIC/FEM formulation to the analysis of 2D and 3D incompressible flows at large Reynolds numbers exhibiting turbulence features are presented

Evaluación de estrategias inmunes para el control del mieloma múltiple a largo plazo

[ES] El MM sigue siendo en la actualidad una enfermedad incurable en la mayoría de los pacientes, lo que supone observar recaídas sucesivas tras una primera línea. El objetivo de tratamiento es, por una parte, alcanzar la mejor y más profunda respuesta posible, y mantenerla a largo plazo, para prevenir recaídas y prolongar la supervivencia global. En ese sentido, el sistema inmune tiene un papel clave en el pronóstico del MM, bien porque muchas estrategias se dirigen a potenciarlo o bien porque un sistema inmune lo más sano posible o que se recupere con el tratamiento permitirá un mejor control de la enfermedad. En este estudio, se ha propuesto evaluar el papel del sistema inmune en dos situaciones diferentes: candidatos a ASCT y no candidatos. - Candidatos a ASCT: La administración de altas dosis de quimioterapia y ASCT se considera el estándar de tratamiento en los pacientes con MM que son candidatos a ello. Tras ASCT, diferentes estrategias como la consolidación y el mantenimiento se han intentado estandarizar para profundizar hasta la mejor respuesta posible y mantenerla en el tiempo, con el objetivo de lograr un incremento de la supervivencia. Se considera que la respuesta alcanzada aproximadamente en el día +100 desde el ASCT es la máxima respuesta que se alcanza con dicho procedimiento, por lo que las mejorías en la respuesta que se observan a partir de este momento y bajo consolidación y/o mantenimiento se deben al efecto beneficioso del tratamiento post-ASCT. Sin embargo, algunos estudios sugieren que puede haber pacientes respondedores tardíos que mejoran espontáneamente su respuesta más allá del día +100 post-ASCT, lo cual podría poner en duda la utilidad o necesidad del tratamiento post-ASCT. Por tanto, se considera que el tiempo para evaluar la respuesta es el día +100, pero hipotetizamos que un potencial restablecimiento inmune tras el ASCT, podría inducir respuestas más allá de este momento y, podría interferir en la evaluación de la eficacia de otros tratamientos, como el mantenimiento. - No candidatos a ASCT: En el momento actual, estos pacientes reciben tratamiento hasta la progresión de la enfermedad. Cada vez más se utilizan tratamientos como IMiDs y anti-CD38, en los cuales, la presencia de un sistema inmune preservado puede ser clave para su eficacia. Una de las manifestaciones de la disfunción del sistema inmune es la inmunoparesia (disminución de las inmunoglobulinas policlonales). Nuestra hipótesis es que la utilización de un posible biomarcador del funcionamiento del sistema inmune, como es la inmunoparesia, y, más importante su recuperación durante el tratamiento, podría afectar a la eficacia de estos u otros tratamientos e influir en el pronóstico de estos pacientes. Hipotéticamente, la presencia de inmunoparesia al diagnóstico se relacionaría con peor pronóstico y, al mismo tiempo, la recuperación de la misma durante el tratamiento debería impactar de forma positiva en el pronóstico de los pacientes, como reflejo de una mejor funcionalidad del sistema inmune para el control de la enfermedad. En base a lo anteriormente expuesto, se determinan los siguientes objetivos específicos: - Con respecto a los pacientes candidatos a ASCT • Determinar la tasa de mejoría de respuesta tardía (más allá del día +100) en pacientes con mieloma múltiple que han recibido trasplante autólogo. • Determinar los factores que se puedan relacionar con una mejoría de respuesta tardía post trasplante. • Determinar el impacto pronóstico de la respuesta tardía en supervivencia frente a aquéllos en que no se produce. - Con respecto a los pacientes no candidatos a ASCT • Determinar la frecuencia de inmunoparesia al diagnóstico en los pacientes no candidatos a trasplante autólogo. • Determinar los factores que se asocian con la aparición de inmunoparesia al diagnóstico. • Determinar el impacto pronóstico de la inmunoparesia al diagnóstico en los pacientes con mieloma múltiple no candidatos a trasplante autólogo. • Determinar la tasa de normalización de las inmunoglobulinas policlonales durante el tratamiento o tras la finalización del mismo, en los pacientes con mieloma múltiple no candidatos a trasplante autólogo. • Determinar los factores evolutivos que se relacionan con la normalización de las inmunoglobulinas policlonales. • Determinar el impacto pronóstico de la normalización de las inmunoglobulinas policlonales