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Enregistrement W2327997374 · doi:10.1061/9780784479117.234

Physical Simulation of Real Tornadoes

2015· article· en· W2327997374 sur OpenAlexaff
Maryam Refan, Horia Hangan

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2015 · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTornadoVortexWind speedMeteorologyGeologyWind tunnelPhysicsEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory simulations of tornado-like vortices have the advantage of controlled conditions and repeatability. Previously these experiments have been conducted in Tornado Vortex Chambers (TVC). These TVC’s had the advantage of independently controlling the radial/axial flow rate and the tangential components using a fan at the top and a swirling device at the bottom. Because of the swirling device, the flow region of interest is optically inaccessible. The Wind Engineering, Energy and Environment (WindEEE) Dome at Western is a unique large, 3D wind testing chamber, of 25 meters inner diameter and 40 meters outer diameter (including the return circuit). By using a system of 100 dynamic fans on the peripheral walls coupled with 6 larger fans at the ceiling level, WindEEE can produce any type of wind systems including 4 meters in diameter translating tornadoes and downbursts as well as a variety of dynamically shear flows. Flow visualizations and surface pressure measurements demonstrate the variation of the tornado flow field with Swirl ratio which compares very well with the former TVC well controlled experiments. Full scale Doppler radar data and WindEEE PIV measurements are shown to match for a range of Fujita Scales (Fig. 1). Based on this matching, scaling relations between the laboratory (WindEEE Dome) tornadoes and real tornadoes are for the first time drawn.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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