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Enregistrement W1955249840 · doi:10.3968/j.ans.1715787020100302.023

Propulsion experimental Research on the Structure of Swordfish’s Lunate Caudal Fin

2010· article· en· W1955249840 sur OpenAlexvenueno aff
Qingping Liu, Luquan Ren, Kun Chen, Geng-hua Liao, Ying Yang, Jianqiao Li, Zhiwu Han

Notice bibliographique

RevueAdvances in natural science/Advances in natural sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwordfishFinPropulsionLunateSwingFish finRADIUSTurning radiusMarine engineeringAnatomyMathematicsEngineeringFish <Actinopterygii>BiologyComputer scienceAerospace engineeringMechanical engineeringFisheryWrist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swordfish is the fastest fish in the world, which can reach a high speed of 110km/h. Depending on the swing of the caudal fin, swordfish gets the power of swimming. The caudal fin of the swordfish shows crescent and wide broadening which exceed the highest part of the body. The unique caudal fin of the swordfish and the way of swing are the main reasons for swimming fast. By testing and analyzing the structure of caudal fin of swordfish, it is built the parametric description of the geometric structure .R1 and R2 are radius of the two circles, and that R1<R2, A is center distance of two circles. The two circles intersect to form the shape of crescent. This research choose the R1、R2 and A as parameters, then make a geometric shape description of crescent.The research optimizes the structure parameter of swordfish’s caudal fin by the method of experimental optimization. The experiment result shows that the smaller aspect ratio may have grater propulsion (R2 much bigger than R1, aspect ratio close to 2) when the swing frequency above the 2Hz and the increasing aspect ratio may enhance the propulsion when the swing frequency below the 2Hz.Keywords: Propulsion; Lunate Caudal Fin; Optimization; Swordfish

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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