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Enregistrement W2950772303 · doi:10.1108/hff-10-2018-0547

A multiphase SPH framework for supercooled large droplets dynamics

2019· article· en· W2950772303 sur OpenAlexaff
Xiangda Cui, Ahmed Bakkar, Wagdi G. Habashi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Numerical Methods for Heat &amp Fluid Flow · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoothed-particle hydrodynamicsSupercoolingMechanicsMaterials scienceParticle (ecology)Range (aeronautics)Parametric statisticsDynamics (music)PhysicsMeteorologyGeologyMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to introduce a three-dimensional smoothed particle hydrodynamics (SPH) framework for simulating supercooled large droplets (SLD) dynamics at aeronautical speeds. Design/methodology/approach To include the effects of the surrounding air, a multiphase model capable of handling high density-ratio problems is adopted. A diffusive term is incorporated to smooth the density field and avoid numerical instabilities. Additionally, a particle shifting technique is used to eliminate anisotropic particle distributions. Findings The framework is validated against low-speed droplet impingement experimental results and then applied to the droplet impingement at high speeds typical of SLD conditions. Preliminary parametric studies are conducted to investigate the post-impact splashing. It is observed that a thicker water film can decrease the crown diameter and a smaller impact angle can suppress upward and forward splashing. Originality/value A three-dimensional multiphase SPH framework for SLD dynamics at a wide range of impact speed is developed and validated. The effects of particle resolution, water film thickness and impact angle on the post-impact crown evolution are 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 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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,354 · 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
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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