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Enregistrement W2216239143 · doi:10.1115/omae2015-41953

Surface Temperature Fluctuations in Ice Indentation Tests

2015· article· en· W2216239143 sur OpenAlexaff
Joshua D. Turner, Brian J. O’Rourke, Ian Jordaan, Rocky Taylor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermocoupleIndentationMaterials scienceComposite materialSpallRADIUSTemperature measurement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice-structure interactions produce numerous, short-lived high pressure zones which transfer the majority of the load to the structure. Ice indentation tests have been used to observe the fluctuations in surface temperature at these zones. Previous investigations have shown that temperature fluctuates inversely to the applied load during cyclic loading. These fluctuations are believed to be due to rapid melting and refreezing cycles in the high pressure zones. A recent series of small-scale indentation tests investigated surface temperature fluctuations for indentor speeds at three orders of magnitude (0.21 mm/s to 21 mm/s). Freshwater granular ice specimens were grown in cylindrical steel moulds using seed ice and distilled water. A 70 mm diameter indentor with a radius of curvature of 89.6 mm was indented into the ice to depths between 10 and 15 mm. Seven thermocouples were installed in the indentor and made flush with its surface. These were used to measure the surface temperature of the ice during indentation. All tests took place at −10 degrees. Notable changes in temperature response were observed with changing speed. A steady increase in temperature was observed during low speed tests. Medium speeds lead to fluctuations in temperature due to the presence of spalling and cyclic loading that is consistent with the results of others. Some evidence of the inverse relationship between load and temperature can be observed in the highest speed tests, but the thermocouples sampling frequency was too low to accurately respond to high frequency loading and could not provide clear results.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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