MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795227631 · doi:10.1115/1.4039781

Measurement of the Excitation Source of an Axisymmetric Shallow Cavity Shear Layer

2018· article· en· W2795227631 sur OpenAlexaff
Saber Mohamed, Hans R. Graf, Samir Ziada

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsMechanicsSound pressureStanding waveResonance (particle physics)Rotational symmetryTurbulenceAcoustic resonanceOscillation (cell signaling)PhysicsMaterials scienceAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of a cavity shear layer with the sound field of an acoustic mode can generate an aeroacoustic source which is capable of initiating and sustaining acoustic resonances in the duct housing the cavity. This aeroacoustic source is determined experimentally for an internal axisymmetric cavity exposed to high Reynolds number, fully developed turbulent pipe flow without the need to resolve the details of neither the unsteady flow field nor the flow-sound interaction process at the cavity. The experimental technique, referred to here as the standing wave method (SWM), employs six microphones distributed upstream and downstream of the cavity to evaluate the fluctuating pressure difference generated by the oscillating cavity shear layer in the presence of an externally imposed sound wave. The results of the aeroacoustic source are in good agreement with the concepts of free shear layer instability and the fluid-resonant oscillation behavior. The accuracy of the measurement technique is evaluated by means of sensitivity tests. In addition, the measured source is used to predict the self-excited acoustic resonance of a shallow cavity in a pipeline. Comparison of the predicted and measured results shows excellent prediction of the self-excited acoustic resonance, including the resonance frequency, the lock-in velocity range, and the amplitude of the self-generated acoustic resonance.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Pressure Vessel TechnologyMême sujetAerodynamics and Acoustics in Jet FlowsTravaux en français237 207