A wind tunnel examination of shear stress partitioning for an assortment of surface roughness distributions
Notice bibliographique
Résumé
Surface roughness aids to ameliorate wind erosion by extracting a portion of the wind's momentum thereby reducing the quantity of stress on the surface. This paper evaluates the effect of different spatial arrangements of surface roughness on the partition of average drag forces and distribution of stress at the surface. A new tiered force balance was used in a wind tunnel to independently and simultaneously measure the drag on arrays of roughness elements and the drag on the intervening surface. In addition, Irwin sensors recorded point measurements of surface shear stress within the arrays. Roughness arrays consisted of small cylinders in four different spatial arrangements, one being staggered and three being simplifications of natural roughness configurations, at four roughness densities. Results from the tiered force balance and Irwin sensors indicate that the roughness configuration has a small impact on the average (R) and maximum (R″) drag partition. The protection of the surface increased with roughness density regardless of the roughness arrangement. Point measurements of shear stress revealed that the roughness configuration had a small impact on the distribution of shear stress at the surface, and that the maximum shear stress scaled to the average shear stress. Drag partition measurements were compared to the ratios predicted by the Raupach et al. (1993) model and a good degree of agreement was found for all configurations when using measured values of the β and m parameter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».