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Enregistrement W3009522488 · doi:10.1063/5.0002035

Tracking the flapping motion of flow separation using pointwise measurement

2020· article· en· W3009522488 sur OpenAlexafffund
Xingjun Fang, Mark F. Tachie

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPhysicsParticle image velocimetryFlow separationFlow (mathematics)FlappingParticle tracking velocimetryMechanicsVelocimetryTurbulenceMean flowInflection pointOpticsGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent investigations of the unsteadiness of flow separation, time-resolved whole-field information, such as the temporal variation of reverse flow area and proper orthogonal decomposition modes, is commonly used to quantify the flapping motion of separation bubbles. In the present study, we explore the possibility of tracking the flapping motion of flow separation using only pointwise measurements. A generalized framework for designing the optimal number and positions of measurement points is presented and assessed using time-resolved particle image velocimetry measurement data for turbulent flow separations induced by a broad range of two- and three-dimensional surface-mounted bluff bodies. Two models are proposed to approximate the temporal variation of reverse flow area over the bluff bodies. These two models require only the mean reattachment length, mean velocity at the body height in the oncoming flow, and time-resolved single- or two-point measurements of streamwise velocity. The optimal location for the single-point model is in the rear part of the mean separation bubble around the highest elevation of the mean separating streamline. While the single-point model predicts the temporal variation of reverse flow area reasonably well, it consistently misidentifies the subdominant frequency of reverse flow area as the dominant one. For the two-point model, one measurement point is in the rear part of the mean separation bubble and the other measurement point is slightly downstream of the mean reattachment point. The two-point model reproduces the temporal variation as well as the dominant frequency of reverse flow area remarkably well. Overall, the present study proposes a simple and reliable method to track the temporal variation of reverse flow area and holds promise for the future development of active closed-loop flow control based on real-time flapping motion of separation bubbles.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,280

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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