Calibration in a potential water jet of a five-hole pressure probe with embedded sensors for unsteady flow measurement
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Investigations of the flow behavior are currently carried out experimentally on models of hydraulic turbines. Quantities such as unsteady velocity can be acquired using PIV or LDV techniques, static wall pressure using steady or unsteady pressure transducers and wall shear stress using hot-film anemometry. More rarely acquired however, the unsteady total pressure at different locations in the flowstream would give more information on the flow dynamics and would be a key component for setting boundary conditions for CFD simulations. Following the example of classical Pitot tubes, which can only give averaged pressure values though, we have developed a five-hole pressure probe with embedded sensors that can measure unsteady values of total pressure, local flow velocity and direction. The probe head is designed to have a minimum impact on the flowstream, and the miniature sensors are placed in a cross configuration compared to the probe's support axis. This paper focuses on the utilization of normalized calibration coefficients and their use for unsteady values, and on the justification for using our cross sensor repartition. The calibration setup is presented briefly, including a water potential jet that requires the calculation of specific calibration coefficients. Different phenomena were observed during experimentation. Their impact on the accuracy of the probe is analyzed. The probe's operation range for this particular calibration setup is discussed. Finally, we focus on the influence of the sensors repartition on the tridimensional shape of the calibration coefficients, and we provide a way to calculate the first approximate solution for the reverse calculus while the sensors are not aligned with the probe's arm.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle