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Enregistrement W3035439309 · doi:10.1063/5.0011444

Experimental investigation of turbulent flow in a two-pass channel with different U-shaped bends

2020· article· en· W3035439309 sur OpenAlexfundno aff
Runzhou Liu, Haiwang Li, Ruquan You, Zhi Tao

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaFundamental Research Funds for the Central UniversitiesUniversity of Guelph
Mots-clésReynolds numberTurbulenceOpen-channel flowReynolds stressMechanicsVortexParticle image velocimetryTurbulence kinetic energyFlow (mathematics)Hydraulic diameterGeometryPhysicsPipe flowMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-resolved particle image velocimetry is used to study internal flow field characteristics in U-shaped channels of square cross section and different structures of the bend section. The Reynolds number based on the hydraulic diameter of the channel is 8888, 13 333, or 17 777. The mean flow and Reynolds stress are considered, and proper orthogonal decomposition (POD) is used to investigate the flow characteristics. A series of important conclusions are drawn from the results. For the main flow, the structure of the bend section has an obvious influence on the flow field characteristics. The size and number of vortices in the corner area are significantly reduced because the increase in the Reynolds number makes the impact of the influx stronger. It can be seen from the clear differences in the Reynolds stress for different bend sections that the fluctuations caused by the mixing of the main flow and the vortices are significantly stronger than those at the boundary. The flow in the bend section is complex, there is a relatively high proportion of turbulent kinetic energy in the low-order modes, and there is an obvious stripe-like structure in the bend section of the channel in which the bend has both inner and outer circular walls, which matches the velocity field from the POD.

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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,500

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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