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Enregistrement W2137834535 · doi:10.1139/cjz-2012-0198

Exploring the mechanics of thunniform propulsion: a model study

2013· article· en· W2137834535 sur OpenAlexaffvenue
Micha Ben‐Zvi, Robert E. Shadwick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBrandeis University
Mots-clésPropulsionThrustMechanicsPropulsive efficiencyDragLift (data mining)Marine engineeringRange (aeronautics)Specific impulsePhysicsAerospace engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thunniform propulsion is considered a case study in convergent evolution. Independently derived at least four times, it is characterized by uniquely high lift-based thrust and efficient performance. As such, it has been the focus of studies from biologists, engineers, and physicists. Unfortunately, direct physical measurements of this phenomenon are difficult to obtain. Therefore, the majority of research so far has consisted of theoretical modeling or experimental testing with models of low biofidelity. We created a test apparatus that would more accurately mimic thunniform propulsion as seen in the skipjack tuna (Katsuwonus pelamis (L., 1758)). Motion parameters and swimming speeds, as well as caudal fin size, shape, and material properties, were all taken into account and closely matched with in vivo measurements. Instantaneous lateral and in-flow forces were measured in tests over a range of motion regimes. Overall, general motion parameter requirements for thrust generation were determined and quantified. Thrust production, of up to 0.42 N (per whole caudal fin) with a coefficient of thrust of approximately 0.2, were in line with estimates of whole-body drag. Propulsive efficiency estimates were low (≤35%) compared with estimates in the literature of up to 90%. Quasi-static analysis was also conducted and shown to underpredict measured thrust values by up to 50%.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,156 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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