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Enregistrement W2593459729 · doi:10.1615/tsfp5.1000

THE TURBULENT STATISTICS IN THE WAKE OF A SHORT STACK

2007· article· en· W2593459729 sur OpenAlexaff
Muyiwa S. Adaramola, Donald J. Bergstrom, David S. Sumner

Notice bibliographique

RevueProceeding of Fifth International Symposium on Turbulence and Shear Flow Phenomena · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWakeTurbulencePhysicsBoundary layerMechanicsReynolds stressReynolds numberSkewnessWind tunnelBoundary layer thicknessStack (abstract data type)StatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The characteristics of the turbulent statistics along the wake centreline of a stack was experimentally studied in a low-speed wind tunnel using thermal anemometry. The cross-flow Reynolds number was ReD = 2.3×104, and the jetto- cross-flow velocity ratio was varied from R = 0 to 3. The stack was partially immersed in a flat-plate turbulent boundary layer, with a boundary layer thickness-to-stackheight ratio of δ/H = 0.5 at the location of the stack. The turbulent statistics are found to be strongly influenced by the value of R. The Reynolds shear stress and the triple correlation were strongly influenced by the local velocity gradient, especially for lower values of R within the stack wake and within the jet wake for higher values of R within the jet wake. The skewness and flatness factors indicated a strong deviation from a Gaussian distribution, which is evidence of the complexity of the flow.

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)0,001
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 enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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