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Enregistrement W2999582254 · doi:10.1115/1.4045984

Evaporation of Lubricant Films Subjected to Laminar and Turbulent Boundary Layers

2020· article· en· W2999582254 sur OpenAlexafffund
Stephen J. Gill, Burak Ahmet Tuna, Serhiy Yarusevych, Xianguo Li, Fanghui Shi

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Centres of ExcellenceGeneral Motors Corporation
Mots-clésTurbulenceLaminar flowReynolds numberMaterials scienceMechanicsBoundary layerParticle image velocimetryTurbulence kinetic energyMass transferDuct (anatomy)ThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work investigates experimentally the effects of grid-generated turbulence on the evaporation of thin oil films subjected to laminar, transitional, and turbulent boundary layers. Particle image velocimetry (PIV) is used to characterize flow development within a rectangular duct (20 mm × 40 mm) with a length of 1 m (∼40Dh). The inlet turbulence intensity is manipulated using wire meshes, and experiments are performed for Reynolds numbers based on the duct hydraulic diameter of 10,650, 17,750, and 35,500. Mass transfer measurements are conducted under the characterized boundary layers for oil films with initial thicknesses of 50 μm at a constant substrate temperature of 150 °C. The Reynolds number is shown to have a significant impact on the evaporation rate, whereas varying near-wall turbulence intensity is shown to have little effect for the parameters investigated in this study. This implies that mean wall shear and transport within the viscous sublayer are the predominant parameters governing the convection-limited mass transfer considered in this investigation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,578

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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