Canoe paddle resonance characteristics and modelling
Notice bibliographique
Résumé
Canoe paddles have been in continuous use for thousands of years. Over that period, the paddle has remained virtually unchanged in basic form and materials. Today, paddles are produced in many different designs by a large number of manufacturers. Prominent within the many factors differentiating the best paddles from the worst is their propensity to resonate during use. This resonance has been so prevalent historically that it has been given its own name: a paddle’s song. The major drawback with paddle resonance is that it is accompanied with the penalty of increased fluid resistance. Paddle manufacturers have long tried to reduce or eliminate paddle resonance, but it is still recognized by paddlers as a significant factor in choosing an optimal paddle. This study examined canoe paddle resonance in laboratory, open water, and computer modelling environments. The goal was to investigate the characteristics of this commonly occurring phenomenon and validate the techniques used in the modelling studies. The hypothesis tested in this paper is that by employing and comparing scientific measurement and modelling techniques it would prove possible to examine the relationship between physical paddle structure, fluid-based excitation, and resonance observed during paddle use. The obtained results indicated that the paddle being studied displayed a number of different characteristic resonance patterns or modes depending on the velocity of water flow over the blade. The results of the computer modelling studies on the resonance modes were found to be in good agreement with the observations made in laboratory and open water experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».