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Enregistrement W2094596463 · doi:10.1002/srin.201100339

Non‐Circular Hydraulic Jump on a Moving Surface due to an Impinging Circular Free Surface Jet of Water

2012· article· en· W2094596463 sur OpenAlexaff
Mohammad Mohsen Seraj, Mohamed S. Gadala

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds numberJet (fluid)MechanicsTurbulenceFree surfaceHydraulic jumpRADIUSMaterials scienceWettingFlow (mathematics)PhysicsComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Liquid jet impingement has many industrial cooling applications such as metal manufacturing and steel cooling on run‐out tables (ROT). The development of the wetting front around the impingement point of a jet is central in jet impingement cooling. In this paper, the effects of moving target surface and jet Reynolds number on wetted zone and on the formation and location of hydraulic jump (HJ) are explored through a series of industrial‐scale experiments of an impinging circular free surface long water jet with high Reynolds number of 11 000–50 000 and industrial jet parameters. The moving test surface impacts the radial evolution of circular wetted zone in all directions and alter the circular HJ at the wetting front into a non‐circular contour that depends on the jetRenumber. The limited relations in the literature do not represent these measured shapes and do not appropriately predict radii of HJ in industrial scale. A new correlation for radius of non‐circular HJ has been derived in this study that compared more accurately to the experimental data. Numerical simulations of radial impingement flow on moving surface were performed using a variant ofk–εturbulent model and results are compared to the experimental data. The computational results for the wetting front were found to be close to the experimental data indicating the appropriate performance of the turbulent model.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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