Collaborative framework for PIV uncertainty quantification: the experimental database
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.
Notice bibliographique
Résumé
The uncertainty quantification of particle image velocimetry (PIV) measurements has recently become a topic of great interest as shown by the recent appearance of several different methods within the past few years. These approaches have different working principles, merits and limitations, which have been speculated upon in subsequent studies. This paper reports a unique experiment that has been performed specifically to test the efficacy of PIV uncertainty methods. The case of a rectangular jet, as previously studied by Timmins et al (2012) and Wilson and Smith (2013b), is used. The novel aspect of the experiment is simultaneous velocity measurements using two different time-resolved PIV systems and a hot-wire anemometry (HWA) system. The first PIV system, called the PIV measurement system ('PIV-MS'), is intended for nominal measurements of which the uncertainty is to be evaluated. It is based on a single camera and features a dynamic velocity range (DVR) representative of typical PIV experiments. The second PIV system, called the 'PIV-HDR' (high dynamic range) system, features a significantly higher DVR obtained with a higher digital imaging resolution. The hot-wire is placed in close proximity to the PIV measurement domain. The three measurement systems were carefully set to simultaneously measure the flow velocity at the same time and location. The comparison between the PIV-HDR system and the HWA provides an estimate of the measurement precision of the reference velocity for evaluation of the instantaneous error in the measurement system. The discrepancy between the PIV-MS and the reference data provides the measurement error, which is later used to assess the different uncertainty quantification methods proposed in the literature. A detailed comparison of the uncertainty estimation methods based on the present datasets is presented in a second paper from Sciacchitano et al (2015). Furthermore, this database offers the potential to be used for comparison of the measurement accuracy of existing or newly developed PIV interrogation algorithms. The database is publicly available on the website www.piv.de/uncertainty.
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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 | 0,001 |
| 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