A Scaling Model for Droplet Characteristics in a Spray Cloud Arising From Wave Interactions With Marine Objects
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to develop a model for predicting spray droplet size and velocity distributions during spray cloud formation arising from a wave impact with an object. The study looked at scaling issues and developed a scaling model to relate the spray characteristics measured in a tow tank to large-scale spray formations arising from wave impact with vessels. Several phenomena related to spray scaling have been studied to develop the scaling rules in large enclosures. These are wave theories for deep water, air entrainment process during the wave impact, water sheet disintegration and droplet size distribution as well as the scaling of two-phase flow interfaces (water/air). The focus of this study was on atomization and particle motions, and the thermodynamic part of scaling was ignored. The formation of upstream droplets caused by a wave impact on the bow of a vessel is the result of sheet and droplet breakup. Scaling models related to the process of air entrainment, which is caused by the wave impact, water sheet breakup, and spray cloud formation, were investigated to implement a comprehensive scaling model. A mathematical formulation, considering the aforementioned phenomena, was developed to calculate the final average droplet diameter and maximum run-up velocity. The effects of initial wave characteristics, the geometrical characteristics of the water sheet at the moment of water impact, and a spray parameter, on the final average droplet diameter were investigated. Predictions of wave characteristics and final droplet diameter are compared with previously published field observation data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».