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Enregistrement W2081407070 · doi:10.1121/1.4877706

Experimental investigation of acoustic streaming flows inside a standing wave tube

2014· article· en· W2081407070 sur OpenAlexaff
Yasser Rafat, Shahin Nayyeri Amiri, Rani Taher, Luc Mongeau

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Thermodynamic Systems and Engines
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcoustic streamingStanding waveAcousticsThermoacoustic heat engineResonatorRayleigh scatteringAcoustic waveTube (container)MechanicsContext (archaeology)ThermoacousticsParticle velocityConvectionParticle image velocimetryPhysicsOpticsMaterials scienceHeat exchangerTurbulenceThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic streaming is identified as one of the several phenomena which affect the efficiency of thermoacoustic system by causing convective heat transfer. In the context of thermoacoustic machines, most of the experimental and numerical studies were performed on Rayleigh acoustic streaming. In the present study, different acoustic streaming flows within a standing wave tube were investigated. Experiments were performed using particle image velocimetry. A rectangular Plexiglas resonator was used as an idealized standing wave thermoacoustic refrigerator. The experimental results were compared with linear acoustic theory to ascertain their validity. Acoustic streaming generated due to interaction of standing wave with thermoacoustic core was also studied. Simplified components were used to model the stack and heat exchangers. It was found that presence of rigid obstacles in the standing wave resonator changed the streaming flow completely. Both the magnitude and shape of the streaming cells changed when compared with the classical Rayleigh streaming cell. The resulting local streaming velocity due to rigid obstacles in the standing wave tube had very high magnitude when compared with streaming in an empty standing wave tube.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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