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Enregistrement W2796376950 · doi:10.29007/v642

3D Dynamical Model for Liquid Sloshing Simulation in a Partially Filled Elliptical Tank

2018· paratext· en· W2796376950 sur OpenAlexafffund
Omar Noui, Mohamed Bouazara, Marc J. Richard

Notice bibliographique

RevueEasyChair preprint · 2018
Typeparatext
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSlosh dynamicsDiscretizationDisplacement (psychology)StiffnessMechanicsMotion (physics)Process (computing)Structural engineeringPhysicsClassical mechanicsEngineeringComputer scienceMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

many of 2D mechanical models have been developed to simu-late liquid sloshing of a partially filled tank with different shapes. However, those models didn’t represent properly the complex liquid motion, especially in the case of portable tanks. Indeed, forces exerted on the liquid can be lateral, longitudinal and vertical. Then, liquid displacement and pres-sure forces applied to the tank walls are undervalued and may cause design flaws. In this case, 2D mechanical models are ineffective for liquid motion simulation. In previous studies, a 3D equivalent mechanical model has been developed. This dynamical model is used to simulate different liquid motion in a partially filled tank that consider any sort of excitement forces and get more accurate results in terms of displacements and pressure forces. In this study, a brief description of the new dynamical model is given, including the liquid discretization process, stiffness and damping coefficients computing method and equations of motion. Afterward, the model is applied to an elliptical cross section tank to obtain displacement and pressure forces of the liquid. Finally, the results are compared to the literature.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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