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Enregistrement W2726140797 · doi:10.1063/1.4990088

Droplet impact onto a solid sphere: Effect of wettability and impact velocity

2017· article· en· W2726140797 sur OpenAlexafffund
Sayed Abdolhossein Banitabaei, Alidad Amirfazli

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWettingLamella (surface anatomy)Drop (telecommunication)Particle (ecology)PhysicsDrop impactCollisionSolid surfaceMechanicsRange (aeronautics)Critical ionization velocityParticle sizeSmoothed-particle hydrodynamicsComposite materialChemical physicsMaterials scienceThermodynamicsChemistryPhysical chemistryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collision of a droplet onto a still spherical particle was experimentally investigated. The effect of droplet impact velocity and wettability of the particle surface on collision outcomes was studied (0.05 < V0 < 5.0 and θ = 70°, 90°, 118°). Compared to the literature, the range of Weber number variations was significantly extended (0.1 < We < 1146), and while focus of the previous works was on impacts in which particle is larger than the droplet (Dr < 1), the drop to particle diameter ratio in this work was larger than one. Therefore, formation of a thin liquid film, i.e., lamella, was observed due to impact of a relatively high velocity droplet onto a hydrophobic particle. Temporal variations of various geometrical parameters of collision outcomes including lamella length and lamella base diameter were investigated during the impact. It was also shown that for hydrophobic targets, the extent of hydrophobicity of the particle does not affect the lamella geometry. A comprehensive map of all the available works in drop impact on a spherical target was also provided.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,277
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations143
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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