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Enregistrement W2608325409 · doi:10.2514/1.j055501

Characterization of Vortex Dynamics in a Laminar Separation Bubble

2017· article· en· W2608325409 sur OpenAlexafffund
Andrew Lambert, Serhiy Yarusevych

Notice bibliographique

RevueAIAA Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLaminar flowAirfoilVortexMechanicsVortex sheddingReynolds numberBubbleFlow separationAngle of attackChord (peer-to-peer)Starting vortexPhysicsMaterials scienceClassical mechanicsBoundary layerAerodynamicsVortex ringTurbulenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of coherent structures within the laminar separation bubble that forms on a NACA 0018 airfoil at an angle of attack of 8 deg and a chord-based Reynolds number of 100,000 is investigated experimentally. A combination of high-speed flow visualizations and time-resolved surface pressure measurements is used to enable quantitative analysis of vortex dynamics. The amplification of disturbances in the separated shear layer leads to the formation of rollup vortices that are shed upstream of the mean reattachment location. The experimental results show that these structures produce distinct, periodic surface pressure fluctuations that can be used to detect, track, and characterize the rollup vortices. A vortex tracking technique is developed and validated in the present investigation. The developed methodology is used to investigate temporal and spatial variation in vortex shedding parameters and to study attendant vortex interactions, which involve merging of two or more consecutive vortices. The results provide new insight into vortex dynamics in laminar separation bubbles, and the developed technique can serve as an efficient tool for future studies and active flow control implementation.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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