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Enregistrement W2057221319 · doi:10.1017/jfm.2013.494

Generalized phase average with applications to sensor-based flow estimation of the wall-mounted square cylinder wake

2013· article· en· W2057221319 sur OpenAlexaff
Jason A. Bourgeois, Bernd R. Noack, Robert J. Martinuzzi

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWakeParticle image velocimetryPhysicsMechanicsHarmonicsAmplitudeCylinderOscillation (cell signaling)ParaboloidFlow (mathematics)Phase (matter)TurbulenceFocus (optics)Potential flow around a circular cylinderOpticsGeometryMathematicsSurface (topology)Open-channel flow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We experimentally investigate the three-dimensional wake behind a finite wall-mounted square cylinder at $\mathit{Re}= 12\hspace{0.167em} 000$ and aspect ratio of 4. Focus is placed on the base flow and oscillatory fluctuation. Time-resolved three-dimensional velocity fields are constructed from high-frame-rate particle image velocimetry (PIV) and simultaneously recorded surface pressure measurements. All three velocity components are resolved in a rectangular near-wake region by two orthogonal dense arrays of parallel PIV planes. A key enabler is a generalized phase average incorporating a slowly varying base flow, a variable oscillation amplitude and higher harmonics. These generalizations reduce the instantaneous residual 30 % below those of a traditional phase average. Moreover, the resolved variations reveal analytical constraints of the mean flow and oscillation levels, such as the mean-field paraboloid. The proposed methodology for generalized phase averaging and for construction of three-dimensional velocity fields from two-dimensional PIV data is applicable to a large class of turbulent flows with oscillatory dynamics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations93
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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