Comparison of momentum and impulse formulations for PIV-based force estimation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The estimation of fluid-induced loads using particle image velocimetry (PIV) data is investigated using momentum- and impulse-based control volume methods, which require additional calculations of pressure and vorticity surrounding the immersed body, respectively. A new, comprehensive comparison of the two methods is presented based on two-dimensional velocity data. The effects of random error, finite spatio-temporal resolution, and spatial filtering of the velocity fields are considered using numerical (CFD) data of flow around a stationary circular cylinder in a steady freestream at a Reynolds number of . In general, the momentum method is found to be more robust, exhibiting lower random-error sensitivity and lower errors due to discretization, except at coarse spatial resolutions, for which a significant underestimation of drag arises using the momentum method. The impulse method is best suited to cases where vorticity does not leave the control volume, or in cases where a deforming control volume can be defined to minimize the presence vorticity on the outer control surface. For example, the impulse method performed as well as the momentum method when applied to particle image velocimetry (PIV) data obtained around a cylinder accelerating from rest in quiescent fluid (with a peak Reynolds number of 5100). For the broad class of flows involving a steady freestream and an established wake, the momentum method can be applied with greater confidence than the impulse method.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».