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Enregistrement W2327618596 · doi:10.1103/physreve.87.053009

Effects of external intermittency and mean shear on the spectral inertial-range exponent in a turbulent square jet

2013· article· en· W2327618596 sur OpenAlexafffund
J. Zhang, Minyi Xu, A. Pollard, Jianchun Mi

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIntermittencyTurbulenceReynolds numberPhysicsJet (fluid)ExponentMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates by experiment the dependence of the inertial-range exponent m of the streamwise velocity spectrum on the external intermittency factor γ (≡ the fraction of time the flow is fully turbulent) and the mean shear S in a turbulent square jet. Velocity measurements were made using hot-wire anemometry in the jet at 15 < x/D(e) < 40, where D(e) denotes the exit equivalent diameter, and for an exit Reynolds number of Re = 50,000. The Taylor microscale Reynolds number R(λ) varies from about 70 to 450 in the present study. The TERA (turbulent energy recognition algorithm) method proposed by Falco and Gendrich [in Near-Wall Turbulence: 1988 Zoran Zariç Memorial Conference, edited by S. J. Kline and N. H. Afgan (Hemisphere Publishing Corp., Washington, DC, 1990), pp. 911-931] is discussed and applied to estimate the intermittency factor from velocity signals. It is shown that m depends strongly on γ but negligibly on S. More specifically, m varies with γ following m=m(t)+(lnγ(-0.0173))(1/2), where m(t) denotes the spectral exponent found in fully turbulent regions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,372

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
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 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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