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Enregistrement W2897711204

Self-Excited Oscillations of Wiping Air Knives, Part I: General Behavior and Fluid Loading on the Strip Sheet

2018· article· en· W2897711204 sur OpenAlexaff
Samir Ziada, Adam Ritcey, Jili Ma, Joseph R. McDermid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOscillation (cell signaling)MechanicsPlanarJet (fluid)Materials scienceGalvanizationComposite materialChemistryPhysicsLayer (electronics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the continuous hot dip galvanizing process, a high speed planar air jet is used at each side of the steel sheet substrate to control the thickness of zinc coating. The impingement of these jets on the moving steel sheet, after its immersion in a bath of molten zinc, forces the excess liquid zinc to be “wiped” back into the zinc bath through the combined effects of the pressure gradient and the shear stress distribution on the strip. In this first of a series of three papers, the air knives are shown to experience two different types of self-excited oscillations; one is due to the impingement of the planar jets on the steel strip while the second is associated with the impingement of the opposing planar jets on each other beyond the edges of the steel strip. Because of the difficulty involved in measuring the fluid forces on the strip, a large scale model of a planar jet impinging on a plate is designed with the ability to control the jet oscillation by means of synthetic jets focused on the jet exit. Measurements of the fluid forces on the impingement plate in the presence and in the absence of jet oscillation will be presented; including the steady and unsteady pressure profiles as well as the skin friction distributions. The other two parts of this series of papers address passive methods to suppress the excitation mechanisms caused by the jet impingement on the strip and the impingement of the opposing planar jets.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,365

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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