MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2075506176 · doi:10.1115/1.4024807

Detection of Laminar Flow Separation and Transition on a NACA-0012 Airfoil Using Surface Hot-Films

2013· article· en· W2075506176 sur OpenAlexaff
Daniel Rudmin, A. Benaïssa, Dominique Poirel

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilNACA airfoilAngle of attackLaminar flowChord (peer-to-peer)Flow separationReynolds numberMechanicsStall (fluid mechanics)Materials scienceAerodynamic centerAcousticsPhysicsPitching momentAerodynamicsComputer scienceTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for mapping the separation and transition of flow over a slowly pitching airfoil with high angular resolution is presented. An array of surface-mounted hot-film sensors is used to record simultaneous corresponding voltages. The method makes use of windowed correlation and spectral signatures of hot-film sensor voltages in synchronization with a servo-motor controlling airfoil pitch angle. Results are given for a NACA-0012 airfoil at three airspeeds at pitch angles of less than 6 deg. The airspeeds correspond to a region of known aeroelastic instability; they are situated between chord Reynolds numbers of 50,000 and 130,000. Tests in static and quasi-static pitch motion schedules were conducted. The quasi-static airfoil was sinusoidally pitching at 0.025 Hz between −6 deg and +6 deg (corresponding to a half-chord based reduced frequency between 0.0011 and 0.0020) and the detected separation and transition agreed very well with the static case. These results constitute a verification of the method used and provide insight into the size and location of the laminar separation bubble at transitional Reynolds numbers.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fluids EngineeringMême sujetFluid Dynamics and Turbulent FlowsTravaux en français237 207