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Enregistrement W1974197737 · doi:10.1121/1.4780262

Magnetic resonance measurement of dynamics of cavitating fluid

2004· article· en· W1974197737 sur OpenAlexaff
Igor V. Mastikhin, Benedict Newling, Bruce J. Balcom, Derrick Green

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrosecondOpacityCavitationAcousticsOpticsTurbulencePhysicsComputer scienceMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalent methods used in studies of cavitation are optical and acoustical. They are sensitive to changes in optical and/or acoustical transparency and are not applicable to studies of opaque media. Magnetic resonance (MR) methods, on the other hand, can be applied to arbitrarily opaque media, providing both dynamic and molecular information. A hindrance to implementation of MR methods in cavitation research is their relatively long measurement time: they cannot compete with optics or acoustics when a researcher needs a snapshot technique to study quickly changing processes on a microsecond scale. There are also some experimental problems with compatibility of MR scanners and acoustical equipment. However, if one is interested in longer time-scale processes, MR can provide data on velocity distribution, evaluate the turbulent processes in cavitating fluid, and measure correlations between the directions of flow on a microsecond scale. In this work, we show feasibility of an application of MR to studies of dynamics of cavitating fluid, with measurements of spatially resolved velocity spectra and other above-mentioned parameters.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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