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Enregistrement W2124380477 · doi:10.1002/fld.1076

Three-dimensional lubrication flow of a Herschel-Bulkley fluid

2005· article· en· W2124380477 sur OpenAlexaff
Jing Zhang, Roger E. Khayat, Alphonso P. Noronha

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLubricationMechanicsHerschel–Bulkley fluidReynolds equationFlow (mathematics)MathematicsRheologyPower-law fluidMaterials scienceGeometryReynolds numberPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper three-dimensional lubrication flow of grease is analysed numerically. The lubrication flow configuration is formed by two ellipsoid rollers. The load is assumed to be light enough for the lubrication mode to be purely hydrodynamic. The fluid behaviour is modelled using the Herschel–Bulkley model, and a two-dimensional modified Reynolds equation is derived. The numerical solutions are obtained by using a hybrid spectral/iterative technique and the Galerkin projection scheme. The effects of the material and geometrical parameters on pressure distribution are emphasized in the study. The investigation is conducted for a situation where the two ellipsoids are fully immersed in a grease lubricant. The effect of the geometry on the pressure distribution is determined by varying the ratio of the semi-axes and the minimum gap of the two rollers, respectively. The effect of the material parameters is examined by varying the power-law index and yield stress. It is found that the pressure distribution is strongly influenced by the shape of the rollers, the size of the minimum gap of the rollers and the rheological parameters. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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