Flow interactions between uncoordinated flapping swimmers give rise to group cohesion
Notice bibliographique
Résumé
Many species of fish and birds travel in groups, yet the role of fluid-mediated interactions in schools and flocks is not fully understood. Previous fluid-dynamical models of these collective behaviors assume that all individuals flap identically, whereas animal groups involve variations across members as well as active modifications of wing or fin motions. To study the roles of flapping kinematics and flow interactions, we design a minimal robotic "school" of two hydrofoils swimming in tandem. The flapping kinematics of each foil are independently prescribed and systematically varied, while the forward swimming motions are free and result from the fluid forces. Surprisingly, a pair of uncoordinated foils with dissimilar kinematics can swim together cohesively-without separating or colliding-due to the interaction of the follower with the wake left by the leader. For equal flapping frequencies, the follower experiences stable positions in the leader's wake, with locations that can be controlled by flapping amplitude and phase. Further, a follower with lower flapping speed can defy expectation and keep up with the leader, whereas a faster-flapping follower can be buffered from collision and oscillate in the leader's wake. We formulate a reduced-order model which produces remarkable agreement with all experimentally observed modes by relating the follower's thrust to its flapping speed relative to the wake flow. These results show how flapping kinematics can be used to control locomotion within wakes, and that flow interactions provide a mechanism which promotes group cohesion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».