An Approach for Estimating LDA Spatial Filtering Effects on Velocity Measurements
Notice bibliographique
Résumé
averaging over the length of the hot wire resulted in an under estimation of the measured one-dimensional spectra at large wave numbers. A means of correcting the one dimensional spectra was also proposed. In a recent analysis, the effects of the spatial resolution of PIV were studied for decaying grid turbulence 2 using similar approach to that in reference 1. The results show that spatially filtering the velocity field results in the underestimation of the mean turbulent kinetic energy and the energy dissipation rate. It is important to note that spectral analysis of measured or simulated data has been the main tool used to investigate spatial filtering effects. For LDA, direct application of the approaches used previously is not possible. In addition to the complications introduced by random particle arrival time, the signals produced by the particles passing through the measurements volume, the processing of the signal, and the size of the probe volume are all integral to the velocity measured by the system. As an example of the complications added by particles used in LDA, calculating the spectra of LDA velocities dependent on particle arrival times is not trivial. Various methods have been studied for determining the spectra of non-equidistant sampled data obtained using LDA. Reference 3 studied effects of velocity bias (transit time) and uncorrelated noise on estimation of spectra. Simulated data with a known spectral density function were generated, and particle paths were calculated using assumptions about the shape of measuring probe volume and transit time for each particle. An estimate of the spectrum was then studied using the simulated data based on modifications of the slotting technique. 4 In another study, 5 a model based spectra was introduced. The auto-correlation function was then computed using inverse fast Fourier transform (FFT) of the spectra. Simulated data was then generated using autocorrelation to obtain random arrival time data. The spectra of this simulated data set was compared with spectra of LDA and hot wire data from a free jet. Although these studies provided insight into the calculation of spectra from LDA data, they have not considered the other effects of the LDA
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».