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Enregistrement W2004119655 · doi:10.1088/1742-6596/500/11/112026

Explosive formation of coherent particle jets

2014· article· en· W2004119655 sur OpenAlexaff
David L. Frost, J-F Ruel, Z. Zarei, Samuel Goroshin, Yann Grégoire, F. Zhang, A. Milne, A. W. Longbottom

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExplosive materialConical surfaceJet (fluid)Particle (ecology)Kinetic energyMechanicsLigand cone angleMaterials sciencePhysicsClassical mechanicsComposite materialChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A coherent jet of particles may be generated by accelerating a conical volume of particles by detonating a layer of explosive lining the outside of the cone. Experiments have been carried out to determine the dependence of the velocity history and coherency of the jet on the particle properties and the ratio of the masses of the particles and explosive. Steel particles form thin, coherent jets, whereas lighter glass particles lead to more diffuse jets. For steel particles, the cone angle had little effect on the coherency of the jet. The efficiency of the conversion of chemical to kinetic energy is explored by comparing the experimental jet velocity with the velocity predicted from a formulation of the Gurney method for a conical geometry. The effect of particle density and cone angle on the jet formation and development was also investigated using a multimaterial hydrocode. The simulations give insight into the extent of the deformation of the particle bed in the early stages of explosive particle dispersal.

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)0,000
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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