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Enregistrement W2312210438 · doi:10.2514/6.2016-0061

Hybrid Quasi Molecular-Continuum Modeling of Supercooled Large Droplet Dynamics for In-flight Icing Conditions

2016· article· en· W2312210438 sur OpenAlexafffund
Vahid Abdollahi, Wagdi G. Habashi, Marco Fossati

Notice bibliographique

Revue54th AIAA Aerospace Sciences Meeting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIcingSupercoolingAerospace engineeringFlight dynamicsMolecular dynamicsStatistical physicsMechanicsPhysicsMeteorologyEngineeringAerodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mesoscale model for droplet dynamics based on a quasi-molecular approach is proposed. It considers the interaction between quasi-molecules within a single liquid droplet, each quasi-molecule representing an agglomeration of a large number of actual water molecules. The goal is to improve the understanding of the dynamics of large droplets collisions over dry or wet surfaces at velocities typical of aeronautical applications. This detailed analysis will eventually be used to refine the macroscopic Eulerian description of the water impingement process by providing numerical correlations for splashing and bouncing phenomena. Approaches for extracting macroscopic quantities such as temperature and transport coefficients from the quasi-molecular method are discussed. A proper choice of the free parameter of the model that leads to accurate values of the macroscopic properties is also addressed. To model the droplet impingement process more accurately, the quasimolecular approach is then coupled with a continuum flow solver in order to include the droplet deformation effects due to the external airflow.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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