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Enregistrement W2797083502 · doi:10.3390/jmse6020041

Modelling a Propeller Using Force and Mass Rate Density Fields

2018· article· en· W2797083502 sur OpenAlexaff
David J. Hally

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsInflowPropellerMechanicsBoundary element methodSolverComputational fluid dynamicsPropulsorReynolds numberPhysicsMarine engineeringMathematicsEngineeringTurbulenceFinite element methodStructural engineeringMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method to replace a propeller by force and mass rate density fields has been developed. The force of the propeller on the flow is calculated using a boundary element method (BEM) program and used to generate the force and mass rate fields in a Reynolds-averaged Navier–Stokes (RANS) solver. The procedures to calculate the fields and to allocate them to the cells of a RANS grid are described in detail. The method has been implemented using the BEM program PROCAL and the RANS solver OpenFOAM and tested using the propeller DTMB P4384 operating in open water. Close to the design advance coefficient, the time-average flow fields generated by PROCAL and by OpenFOAM with the force and mass rate fields match to within 1.5% of the inflow speed over almost all of the flow field, including the swept volume of the blades. At two-thirds of the design advance coefficient, the match is about 4% of the inflow speed. The sensitivity of the method to several of its free parameters is investigated.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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