Calibration of Triple-Wire Probes Using an Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Hot-wire anemometry is an established technique for velocity measurements in turbulent flows. Calibration of hot-wire probes is challenging due to the nonlinear relationship between the probe output voltage and the velocity, and the sensitivity to the temperature difference between the heated wire and the ambient flow. A triple-wire probe contains three mutually orthogonal wires that permit the three components of the local instantaneous velocity vector to be measured simultaneously. Calibration data reduction methods for multi-wire probes, based on variable-angle calibration techniques, may include curve-fits and direct-interpolation schemes. In the present study, a novel calibration data reduction method for a triple-wire probe is reported which uses an artificial neural network. Such a method has been successfully applied by other researchers for the calibration of seven-hole pressure probes. For the triple-wire probe, the neural network is used to produce a calibration relation between the three probe output voltages and the three components of the local velocity vector. Variable-angle calibration data were obtained for a triple-wire probe for velocity magnitudes from 5 to 40 m/s, yaw angles from −35° to +35°, and roll angles from 0° to 345°. A three-layer perceptron feed-forward network, using a Levenberg-Marquardt training algorithm, was applied to the calibration data, to map the mean voltages to the mean velocity components. The network was tested using an independent data set. The present results yielded standard errors of approximately ±0.38 m/s, ±0.25 m/s and ±0.26 m/s in the magnitudes of the streamwise, vertical, and cross-flow velocity components, respectively. The results showed that the present neural network model is not significantly sensitive to the size of the calibration data set, suggesting it may be a more convenient calibration data reduction method compared to other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».