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Enregistrement W2978755806 · doi:10.1115/1.4044981

Dynamic Mode Decomposition Analysis of Flow Separation in a Diffuser to Inform Flow Control Strategies

2019· article· en· W2978755806 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilMitacsCompute CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaGovernment of OntarioUniversity of TorontoOntario Centres of Excellence
Mots-clésDynamic mode decompositionWakeDiffuser (optics)Flow (mathematics)Mode (computer interface)Large eddy simulationFlow control (data)MechanicsMean flowBluffPhysicsLagrangian coherent structuresUpstream (networking)TurbulenceComputer scienceOpticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, a large eddy simulation (LES) of a typical subsonic diffuser provides data used to analyze coherent structure in a separated flow with dynamic mode decomposition (DMD). From this, a low–dimensional approximation, which retains the main dynamic characteristics of the original flow fields, is obtained. In particular, specific dynamic structures associated with a unique frequency are isolated. The spatial structures of the real and imaginary parts of the DMD mode are similar but with a phase difference. The contribution of the conjugate modes to the evolution of the DMD modes over time is discussed. The dominant frequency is found to be related to the wake mode. The scale of wake will saturate, and the shear layer will become weaker and merges into the wake structure as it develops downstream. This allows direction for effective flow control strategies using this information.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,238 · 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