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Enregistrement W2098363861 · doi:10.1260/1756-8277.2.2.103

Evaluation of StereoPIV Measurement of Droplet Velocity in an Effervescent Spray

2010· article· en· W2098363861 sur OpenAlex
Sina Ghaemi, David S. Nobes

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Spray and Combustion Dynamics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésShadowgraphParticle tracking velocimetryParticle image velocimetrySpray characteristicsVelocimetryMechanicsOpticsMaterials scienceParticle (ecology)Tracking (education)Thermal velocityObservational errorPhysicsFlow velocitySpray nozzleFlow (mathematics)NozzleTurbulenceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particle image velocimetry (PIV) is a well known technique for measuring the instantaneous velocity field of flows. However, error may be introduced when measuring the velocity field of sprays using this technique when the spray droplets are used as the seed particles. In this study, the effect of droplet number density, droplet velocity profile, and droplet size distribution of a spray produced by an effervescent atomizer on velocity measurement using a StereoPIV has been investigated. A shadowgraph-particle tracking velocimetry (S-PTV) system provided measurement of droplet size and velocity for comparison. This investigation demonstrated that the StereoPIV under-estimates velocity at near-field dense spray region where measurement accuracy is limited by multi-scattering of the laser sheet. In the dilute far-field region of the spray, StereoPIV measurement is mostly in agreement with velocity of the droplet size-class which is close to the mean diameter based on droplet number frequency times droplet cross sectional area.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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