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Enregistrement W2474360867 · doi:10.1017/jfm.2016.388

Groove-induced changes of discharge in channel flows

2016· article· en· W2474360867 sur OpenAlexaff
Chen Yu, J. M. Floryan, Y. T. Chew, Boo Cheong Khoo

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceTurbulence kinetic energyMechanicsReynolds numberLaminar flowGroove (engineering)Flow (mathematics)Materials scienceReynolds stressPhysicsWavelengthOpen-channel flowKinetic energyOpticsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The changes in discharge in pressure-driven flows through channels with longitudinal grooves have been investigated in the laminar flow regime and in the turbulent flow regime with moderate Reynolds numbers ( $Re_{2H}\approx 6000$ ) using both analytical and numerical methodologies. The results demonstrate that the long-wavelength grooves can increase discharge by 20 %–150 %, depending on the groove amplitude and the type of flow, while the short-wavelength grooves reduce the discharge. It has been shown that the reduced geometry model applies to the analysis of turbulent flows and the performance of grooves of arbitrary form is well approximated by the performance of grooves whose shape is represented by the dominant Fourier mode. The flow patterns, the turbulent kinetic energy as well as the Reynolds stresses were examined to identify the mechanisms leading to an increase in discharge. It is shown that the increase in discharge results from the rearrangement of the bulk fluid movement and not from the suppression of turbulence intensity. The turbulent kinetic energy and the Reynolds stresses are rearranged while their volume-averaged intensities remain the same as in the smooth channel. Analysis of the interaction of the groove patterns on both walls demonstrates that the converging–diverging configuration results in the greatest increase in discharge while the wavy channel configuration results in a reduction in discharge.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,467

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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