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Enregistrement W3119102753 · doi:10.1115/gt2020-14949

Penetration and Mixing Characteristics of Inclined Jets in Crossflow at Low Momentum Flux Ratios

2020· article· en· W3119102753 sur OpenAlexaff
Rahul B. Vishwanath, Timothy M. Wabel, Adam M. Steinberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoundary layerMechanicsJet (fluid)Penetration (warfare)Momentum (technical analysis)PerpendicularMaterials scienceBoundary layer thicknessFlux (metallurgy)Reynolds numberPenetration depthOpticsPhysicsGeometryTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the factors affecting low momentum jets that are injected at an angle relative to a crossflow stream, which is relevant to film-cooling technologies. Quantitative measurements of the jet fluid concentration were obtained based on planar laser induced fluorescence (PLIF) from acetone vapor that was seeded into the jet. The jets were injected at four different axial locations downstream of the leading edge of a flat plate, resulting in different boundary layer thicknesses at the injection location. At each location, the jet-to-crossflow momentum flux ratio was varied from 0.5–5. The jet centerline trajectories were affected not only by the momentum flux ratios, but also by the approaching crossflow boundary layer thickness, with the jets penetrating the least for the thickest boundary layers. Measurements of the jet fluid concentration along the jet centerline showed an exponential decay rate of −1.3 across all cases. However, the behavior in the immediate vicinity of the jet depended on the boundary layer thickness, with thicker boundary layers resulting in a slower decay. Hence, the concentration profiles were shifted relative to the injection point depending on the injector position on the plate. The concentration profiles perpendicular to the jet axis were self-similar when scaled with the profile half-width.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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