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Enregistrement W2818132170 · doi:10.5335/rsaee.v15i2.7245

A comparison study between seven procedures to predict vortex-induced vibrations on industrial chimneys

2018· article· en· W2818132170 sur OpenAlexaboutno aff
Pedro Grala, Acir Mércio Loredo-Souza, Marcelo Maia Rocha

Notice bibliographique

RevueRevista Sul-americana de Engenharia Estrutural · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVortex sheddingStructural engineeringAerodynamicsEngineeringVibrationDisplacement (psychology)AeroelasticityAerodynamic forceVortexMechanicsPhysicsAerospace engineeringTurbulenceAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structures like towers and industrial chimneys are quite vulnerable to the vortex shedding phenomenon, due to their slenderness and non-aerodynamic form. Furthermore, due to their low structural damping, these structures are also more likely to reach large displacement amplitudes, which is caused by the lock-in effect. Although these structures are considered simple from the structural and aerodynamic viewpoints, the study of crosswind vibrations in these structures is quite complicated, as it involves the interaction of complex topics of fluid and structural mechanics, turning a reliable determination of the structural response into one of the most complicated problems in Wind Engineering. Because of that, this study aimed to compare some methods for predicting the response due to the vortex shedding phenomenon using full scale data from industrial chimneys. The chosen methods, which are exposed in codes and standards like Eurocode, National Building Code of Canada and CICIND Model Code for Steel Chimneys, derive from the Ruscheweyh’s correlation length model and the Vickery & Basu’s spectral mathematical model. In addition, these methods are also compared to three proposals made for the Brazilian Wind Code. This study concludes that the methods based on the Vickery and Basu’s model work better for large displacement amplitudes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,308
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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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