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Enregistrement W3112275111 · doi:10.3390/fluids5040244

The Effect of Single Dielectric Barrier Discharge Actuators in Reducing Drag on an Ahmed Body

2020· article· en· W3112275111 sur OpenAlexaff
Arash Zargar, Mahmoud Mani, Arman Hemmati

Notice bibliographique

RevueFluids · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragActuatorDielectric barrier dischargeMechanicsAerodynamicsWakeReynolds numberMaterials sciencePlasma actuatorParasitic dragLift-to-drag ratioFlow control (data)Flow (mathematics)DielectricPhysicsElectrical engineeringEngineeringOptoelectronicsTurbulenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The feasibility of a single dielectric barrier discharge (SDBD) actuator in controlling flow over an Ahmed body, representing a simplified car model, has been numerically and experimentally investigated at Reynolds numbers of 7.68×105 and 2.25×105. The Ahmed body had slant angles of 25∘ and 35∘. The results showed that SDBD actuators could significantly enhance the aerodynamic performance of the Ahmed body. Several arrangements of the actuators on the slant surface and the rear face of the model were examined to identify the most effective arrangement for drag reduction. This arrangement resulted in an approximately 6.1% drag reduction. This improvement in aerodynamic performance is attributed to the alteration of three-dimensional wake structures due to the presence of SDBD, which coincides with surface pressure variations on the slant and rear faces of the Ahmed body.

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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,448

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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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