A new model of spongy icing from first principles
Notice bibliographique
Résumé
A new icing model has been developed to predict the sponginess (liquid fraction) and growth rate of freshwater ice accretions growing under a surface film of unfrozen water. This model is developed from first principles and does not require experimental sponginess data to tune the model parameters. The model identifies icing conditions that include no accretion, dry accretion, glaze accretion, spongy nonshedding, and spongy shedding regimes. It is a steady state model for a stationary vertical cylinder intercepting horizontally directed spray. The model predicts both the accretion mass growth flux and the accretion sponginess. The model results suggest that spongy shedding and spongy nonshedding regimes are common under the high liquid flux conditions typical of freshwater ship icing. Moreover, the unfrozen liquid incorporated into the spongy ice matrix can substantially increase the ice accretion load over that which would be predicted purely thermodynamically. Despite differences in the experimental setup, the model's performance compares well with two independent freshwater experimental data sets for icing on horizontal rotating cylinders. The model performs well in its prediction of both accretion sponginess and growth rate. The model predicts sponginess with a variation in liquid mass fraction of about 0.2–0.5, over the range of air temperature of 0°C to −30°C, in agreement with observations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».