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Enregistrement W2156988762 · doi:10.1017/s0022112010005926

Peristaltic pumping of rigid objects in an elastic tube

2011· article· en· W2156988762 sur OpenAlexaff
Daisuke Takagi, Neil J. Balmforth

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsPhysicsAmplitudeClassical mechanicsEntrainment (biomusicology)Traction (geology)OpticsAcousticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mathematical model is developed for long peristaltic waves propelling a suspended rigid object down a fluid-filled axisymmetric tube. The fluid flow is described using lubrication theory and the deformation of the tube using linear elasticity. The object is taken to be either an infinitely long rod of constant radius or a parabolic-shaped lozenge of finite length. The system is driven by a radial force imposed on the tube wall that translates at constant speed down the tube axis and with a form chosen to generate a periodic wave train or a solitary wave. These waves exert a traction on the enclosed object, forcing it into motion. Periodic waves drive the infinite rod at a speed that attains a maximum at a moderate forcing amplitude and approaches approximately one quarter of the wave speed in the large-amplitude limit. The finite lozenge can be entrained and driven at the same speed as a solitary wave or periodic wave train if the forcing is sufficiently strong. For weaker forcing, the lozenge is either left behind the solitary wave or interacts repeatedly with the waves in the periodic train to generate stuttering forward progress. The threshold forcing amplitude for entrainment increases weakly with the radial span of the enclosed object, but strongly with the axial length, with entrainment becoming impossible if the object is too long.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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