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Enregistrement W2512639112 · doi:10.1117/12.2233288

Initial computational fluid dynamics modeling of the Giant Magellan Telescope site and enclosure

2016· article· en· W2512639112 sur OpenAlexaff
Ryan Danks, William Smeaton, Bruce C. Bigelow, W. S. Burgett

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnclosureDynamics (music)TelescopeGeologyPhysicsAstronomyComputer scienceAcousticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the era of extremely large telescopes (ELTs), with telescope apertures growing in size and tighter image quality requirements, maintaining a controlled observation environment is critical. Image quality is directly influenced by thermal gradients, the level of turbulence in the incoming air flow and the wind forces acting on the telescope. Thus any ELT enclosure must be able to modulate the speed and direction of the incoming air and limit the inflow of disturbed ground-layer air. However, gaining an a priori understanding of the wind environment’s impacts on a proposed telescope is complicated by the fact that telescopes are usually located in remote, mountainous areas, which often do not have high quality historic records of the wind conditions, and can be subjected to highly complex flow patterns that may not be well represented by the traditional analytic approaches used in typical building design. As part of the design process for the Giant Magellan Telescope at Cerro Las Campanas, Chile; the authors conducted a parametric design study using computational fluid dynamics which assessed how the telescope’s position on the mesa, its ventilation configuration and the design of the enclosure and windscreens could be optimized to minimize the infiltration of ground-layer air. These simulations yielded an understanding of how the enclosure and the natural wind flows at the site could best work together to provide a consistent, well controlled observation environment. Future work will seek to quantify the aerothermal environment in terms of image quality.

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 enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,442

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 GPT0,206
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'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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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