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Enregistrement W2095528413 · doi:10.1063/1.4807074

Distribution of spanwise enstrophy in the near wake of three symmetric elongated bluff bodies at high Reynolds number

2013· article· en· W2095528413 sur OpenAlexaff
Zachary J. Taylor, Gregory A. Kopp, Roi Gurka

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWakePhysicsEnstrophyVortex sheddingReynolds numberTrailing edgeParticle image velocimetryMechanicsVortexVorticityTurbulenceLeading edgeFlow separationTurbulence kinetic energyClassical mechanicsGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three elongated bluff bodies with a chord-to-thickness ratio of seven have been studied experimentally at a Reynolds number based on body thickness of 3 × 104. The defining feature of elongated bluff bodies is the interaction between trailing edge Kármán vortex shedding and leading edge separation-reattachment. We have used particle image velocimetry with different body geometries to investigate this interaction for three distinct cases: (i) small leading edge separation-reattachment length; (ii) large leading edge separation-reattachment length; and (iii) one case in between these bounds. The leading edge separation-reattachment is a significant source of spanwise enstrophy. Thus, changes in the wake enstrophy distribution are of particular interest. We have examined the time-averaged distribution and production of both the turbulent kinetic energy and the spanwise enstrophy in the near wake region utilizing proper orthogonal decomposition on the vorticity field to distinguish between turbulence and the periodic contribution of the trailing edge vortex shedding. A significant increase in the lateral distribution of spanwise enstrophy is observed – exceeding the typical bounds of the near wake – which is due to the leading edge separation-reattachment and the resulting scale of the flow at the trailing edge. As a result, strengthening the leading edge flow, which tends to weaken the trailing edge vortex shedding, may lead to enhanced mixing in the wake.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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