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Enregistrement W2127021984

ТЕОРИЯ ТУРБУЛЕНТНОСТИ И МОДЕЛЬ ВЛИЯНИЯ ПЛОТНОСТИ ШЕРОХОВАТОСТИ TURBULENCE THEORY AND ROUGHNESS DENSITY EFFECT MODEL Трунев Александр Петрович к. ф.-м. н., Ph.D., директор

2010· article· ru· W2127021984 sur OpenAlexaboutno aff
A. P. Trunev

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueru
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceBoundary layerSurface finishMechanicsSurface roughnessLogarithmBoundary (topology)Boundary layer thicknessMeteorologyMathematicsGeometryPhysicsMaterials scienceMathematical analysisThermodynamicsComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A&E Trounev IT Consulting, Toronto, Canada В работе представлена модель турбулентного по-граничного слоя над шероховатой поверхностью . Модель основана на специальном преобразовании уравнения Навье -Стокса . Турбулентный погранич-ный слой в этой модели рассматривается как тече-ние над шероховатой поверхностью , генерируемой вязким подслоем ( эффект динамической шерохо-ватости ). Дана оценка влияния шероховатой стен-ки на параметры логарифмического профиля в случае 2D и 3D элементов шероховатости The model of the turbulent boundary layer over a rough surface is presented. The model is based on the special type of transformation of the Navier-Stokes equation. The turbulent boundary layer in this model is considered as a flow above the rough surface gener-ated by the viscous sublayer (the dynamic roughness effect). The roughness density effect on the shift of the mean velocity logarithmic profile has been estimated in the case of 2D and 3D roughness elements Ключевые слова : ТУРБУЛЕНТНЫЙ ПОГРАНИЧНЫЙ СЛОЙ , ЛОГАРИФМИЧЕСКИЙ ПРОФИЛЬ , ПЛОТНОСТЬ ШЕРОХОВАТОСТИ Keywords: TURBULENT BOUNDARY LAYER, LOGARITHMIC PROFILE, ROUGHNESS DENSITY EFFECT

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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