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Enregistrement W2329401018 · doi:10.1017/jfm.2012.465

Drag reduction due to spatial thermal modulations

2012· article· en· W2329401018 sur OpenAlexaff
Z. Hossain, Daniel Floryan, J. M. Floryan

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragReynolds numberWavenumberMechanicsReduction (mathematics)PhysicsDrag coefficientMaterials scienceOpticsGeometryTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is demonstrated that a significant drag reduction for pressure-driven flows can be realized by applying spatially distributed heating. The heating creates separation bubbles that separate the stream from the bounding walls and, at the same time, alter the distribution of the Reynolds stress, thereby providing a propulsive force. The strength of this effect is of practical interest for heating with wavenumbers $\ensuremath{\alpha} = O(1)$ and for flows with small Reynolds numbers and, thus, it is of potential interest for applications in micro-channels. Explicit results given for a very simple sinusoidal heating demonstrate that the drag-reducing effect increases proportionally to the second power of the heating intensity. This increase saturates if the heating becomes too intense. Drag reduction decreases as ${\ensuremath{\alpha} }^{4} $ when the heating wavenumber becomes too small, and as ${\ensuremath{\alpha} }^{\ensuremath{-} 7} $ when the heating wavenumber becomes too large; this decrease is due to the reduction in the magnitude of the Reynolds stress. The drag reduction can reach up to 87 % for the heating intensities of interest and heating patterns corresponding to the most effective heating wavenumber.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,385

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations49
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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