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Enregistrement W2789214168 · doi:10.1139/cjp-2017-0606

Effect of intermediate fluid layer on Kelvin–Helmholtz instability

2018· article· en· W2789214168 sur OpenAlexvenueno aff
Ying Zhang, Wenqiang Shang, Mengjun Yao, Boheng Dong, Peisheng Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInstabilityPhysicsMechanicsGrowth rateCompressibilityFluid dynamicsFlow (mathematics)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-dimensional K-H (Kelvin–Helmholtz) instability of the three-component immiscible fluids with an intermediate fluid layer is numerically studied using the front-tracking method (FTM). The instability is governed by the Navier–Stokes equations and the conservation of mass equation for incompressible flow. A finite difference method is used to discretize the governing system. This study focuses on the influence of flow configuration, the thickness of intermediate fluid layer and the distribution of intermediate fluid layer on K-H instability. It is shown that the larger the initial horizontal velocity difference is, the faster the internal disturbance increases, and the characteristic form of K-H instability becomes more obvious for different flow configuration. It is also observed that the thickness of the intermediate fluid layer is negatively correlated to the billow height and the numerical growth rate. In addition, when the intermediate fluid layer is thicker than 0.4 times the disturbance wavelength, the billow height and the numerical growth rate for the K-H instability of the upper and lower interfaces change over time synchronously. The higher the initial height of the lower interface is, the greater the growth rate and billow height of the upper interface are. Besides, the upper and lower interfaces are rolled up synchronously over time when the intermediate fluid layer is symmetrically distributed with y = 0.5 in the fluid system.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,418

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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