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Enregistrement W2418393671 · doi:10.1080/14685248.2016.1174779

Flow characteristics of an offset jet over a surface mounted square rib

2016· article· en· W2418393671 sur OpenAlexafffund
Baafour Nyantekyi-Kwakye, Mark F. Tachie, Shawn P. Clark

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbulence · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaManitoba Hydro
Mots-clésMechanicsTurbulenceReynolds numberParticle image velocimetryTurbulence kinetic energyBoundary layerReynolds stressShear stressMaterials scienceMean flowGeometryPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional offset jet flow over a surface mounted square rib was investigated using particle image velocimetry at Reynolds number of 7600. The square rib was mounted at three different locations downstream of the nozzle exit. Contour and profile plots in the symmetry plane were used to investigate the effect of the rib on the mean flow distribution and turbulence statistics. Changing the rib location enhanced the mixing and entrainment characteristics of the jet thereby leading to larger wall-normal spread rates. The quadrant analysis revealed a significant contribution of all events towards the Reynolds shear stress. The joint probability density function analysis showed that the structures within the outer shear layer of the jet differed from those of boundary layers. Results from the two-point correlation analysis indicated that the introduction of a surface mounted rib modified the flow structures within the developing region. However, there was no significant structural difference between the flow with mounted rib and the no rib case within the self-similar region. The proper orthogonal decomposition was used to examine how changes in rib location modified the dynamics of the energetic modes towards the turbulent kinetic energy and Reynolds shear stress within the developing and self-similar 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 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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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