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Enregistrement W2586916570 · doi:10.1615/tsfp5.60

HAIRPIN STRUCTURES IN A TURBULENT BOUNDARY LAYER WITH STRONG ADVERSE PRESSURE GRADIENT

2007· article· en· W2586916570 sur OpenAlexaff
Mohammad Hossein Shafiei Mayam, Yvan Maciel

Notice bibliographique

RevueProceeding of Fifth International Symposium on Turbulence and Shear Flow Phenomena · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVortexBoundary layerParticle image velocimetryAdverse pressure gradientPressure gradientTurbulenceMechanicsAirfoilPhysicsFlow separationOpticsStall (fluid mechanics)Classical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coherent structures in the outer region of a turbulent boundary layer subjected to a strong adverse pressure gradient have been studied using particle image velocimetry (PIV). The experimental set-up is designed to achieve flow conditions corresponding to trailing-edge stall of an airfoil. Large sets of instantaneous velocity fields are acquired by PIV in streamwise-wall-normal planes at three different streamwise locations. Signatures of hairpin vortices are found in all the fields and hairpin packets occur in the majority of them. The essential features of the hairpins and hairpin packets are similar to those found in zero-pressure-gradient turbulent boundary layers. The hairpin vortices are however slightly more inclined with respect to the wall in the present flow, and the upward growth of the hairpin packets in the streamwise direction is more important. The characteristics of the spanwise vortices are also documented.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,956

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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