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Enregistrement W2149659540 · doi:10.1115/1.4005941

Simplified Fluid-Structure Model for Duckbill Valve Flow

2012· article· en· W2149659540 sur OpenAlexafffund
J. Wang, D. S. Weaver, Stephen Tullis

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodMechanicsHyperelastic materialFlow (mathematics)Fluid–structure interactionShell (structure)Structural engineeringMaterials scienceEngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Duckbill valves (DBVs), made of a fabric reinforced layered rubber composite, are extensively used for nonreturn axial water flows with low back pressures. Fluid–structure interaction (FSI) is directly involved in the opening process of the DBV, with the opening depending on the pressure differential across the valve. In this paper, a simplified FSI model of the DBV is presented using a finite element method (FEM). The valve is modeled as a laminated thick shell structure with some simplifications to the boundary conditions. The pressure load acting on the shell surface of the DBV is a function of the variable valve cross-sectional area and determined, for preliminary analysis purposes, by using a simple potential flow model for the fluid mechanics. The hyperelasticity of the rubber and orthotropy of the fiber reinforcement, as well as large deflections of the DBV, are considered in the simulation. The valve is modeled as being closed when the upstream pressure is applied, and the transient opening process is tracked until a steady state opening is achieved. Several static cases of viscous flow passing through the deformed valve structure have also been carried out to compare the pressure and velocity fields of fluid flow with the corresponding pressure and velocity distribution predicted by the simplified model and to compare the hydraulic performance of the DBV predicted by both models.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,494

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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