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Enregistrement W2206423201 · doi:10.1115/icnmm2015-48330

The Influence of Electroosmotic Flow on the Von Kármán Vortex Street in the Wake of a Cylinder Located in a Microchannel

2015· article· en· W2206423201 sur OpenAlexaff
Mathias Scholz, Dominik P. J. Barz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésMicrochannelReynolds numberKármán vortex streetCylinderVortexWakeMechanicsPhysicsVortex sheddingFlow (mathematics)GeometryTurbulenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The von Kármán vortex street is a flow instability that is observed in the wake of a blunt body if a certain (cylinder) Reynolds number is exceeded. It is one of the classical problems in fluid mechanics and a vast amount of research has been dedicated to the investigation of the fundamentals of this phenomenon. The present study is concerned with the numerical simulation of the flow in a microchannel having a cylinder located in its channel center. A pressure driven flow is induced in the channel described by the channel Reynolds number. The cylinder is subjected to an externally-applied electric field that causes electroosmosis in the electrical double layer which is present around the cylinder surface. In this setup, two distinctions to the classical von Kármán vortex street can be noted. On the one hand, the presence of the microchannel walls confines the flow field in lateral direction. On the other hand, the electroosmotic slip velocity impacts the flow topology in the vicinity of the cylinder and, thus, may have an impact on the formation and the periodic nature of the von Kármán vortex street. Various numerical simulations are performed to investigate the influence of the cylinder-diameter-to-channel-width ratio and the direction of the electrical field.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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