MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2065002488 · doi:10.1063/1.4868489

Drag coefficients and rotational behavior of spheres descending through liquids along an inclined wall at high Reynolds numbers

2014· article· en· W2065002488 sur OpenAlexaff
Leigh Wardhaugh, Michael C. Williams

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds numberSPHERESPhysicsDrag coefficientDragSlippingLift (data mining)MechanicsSlip (aerodynamics)GeometryThermodynamicsTurbulenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spherical particles immersed in liquids were observed in their descent along a glass wall inclined at various angles α, over a range of particle-based Reynolds numbers (Rep) extending to high values (15 < Rep < 50 000), rarely reported in such flows. Plastic, ceramic, and metal spheres were used, characterized as to surface roughness and their friction coefficients against the glass. Liquids were selected to achieve a viscosity variation by a factor of 300, as well as having widely differing chemical natures. A drag coefficient (Cp) used to correlate sphere velocity data was found to define a near-universal curve Cp (Rep) over the entire Rep-range, provided that spheres rolled down the wall without slipping, and here there was no need to accommodate roughness effects of solid-to-solid friction explicitly. This correlation was especially good for Rep > 103. For lower Rep, deviations appeared in systematic fashion, falling below the universal curve when slip was present. Several unexpected features were observed: (a) a threshold angle, α0, needed before sphere motion could begin; (b) spheres lifting off from the wall at high Rep, but always at the same maximum angle αm = 74°; and (c) prior to lift-off, a buzzing sound (not reported previously) for which explanations are offered.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,821

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics of FluidsMême sujetGranular flow and fluidized bedsTravaux en français237 207