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Enregistrement W2990213781 · doi:10.1115/ajkfluids2019-4772

Experimental Characterization of a Micro-Blower for Flow Control

2019· article· en· W2990213781 sur OpenAlexaff
Maria Wu, Pierre E. Sullivan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma and Flow Control in Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle image velocimetryMomentum (technical analysis)TurbulenceMechanicsImpellerMode (computer interface)Burst mode (computing)Flow (mathematics)Flow control (data)AcousticsPhysicsActuatorJet (fluid)Continuous flowFlux (metallurgy)Synthetic jetControl theory (sociology)Materials scienceElectrical engineeringEngineeringComputer scienceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A compact, lightweight, low-power piezoelectric micro-blower was characterized using particle image velocimetry to determine its flow control potential. The micro-blower has been operated in continuous mode as well as in burst mode using two different actuation frequencies. The maximum mean velocity measured with the micro-blower operating in continuous mode was approximately Ūmax = 13 m/s which occurred at the centerline at an approximate stream-wise location of x/d = 4. The velocity profiles in the developed region resemble those of turbulent jets. The momentum-flux from the micro-blower in continuous mode was significantly greater than a typical synthetic jet actuator which was successfully used for flow control, indicating that the micro-blower can impart the necessary momentum to be effective for flow control. With burst mode, the results show that the micro-blower could impart an even greater momentum.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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