MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050024983 · doi:10.1115/fedsm2002-31431

The Measurements of Mean Flow Angles Between an Automotive Fan and Stator

2002· article· en· W2050024983 sur OpenAlexafffund
Gregory A. Kopp, Robert J. Martinuzzi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsOntario Innovation Trust
Mots-clésStatorRADIUSLeading edgeTrailing edgeAcousticsFlow (mathematics)MechanicsEnhanced Data Rates for GSM EvolutionOpticsPlane (geometry)PhysicsGeometryEngineeringMathematicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of the mean velocity vector were conducted to determine the exit angle from an automotive engine cooling fan module. The measurements were made at 15 locations along a radius between the hub and the band. The radius investigated was located in a plane roughly half-way between the blade trailing edge and stator leading edge. A two-component laser Doppler velocimeter and a four-wire hot-wire probe were used to measure the flow fields. It was found that the results obtained from hot-wire anemometry will have significant bias errors when used to measure the velocity vectors between the fan and the stator unless phase-averaged data are obtained with the probe re-oriented by phase. The differences between the techniques occur because the distribution of instantaneous swirl angles is bi-modal. Further, the mean flow angle is close to a local minimum in the probability density function of the swirl angle. This will act to increase errors in measurement devices whose accuracy depends on flow direction (the quantity being measured) such as five-hole probes which are used in industry.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,165

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 savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTurbomachinery Performance and OptimizationTravaux en français237 207