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Enregistrement W3120082941 · doi:10.1016/j.expthermflusci.2020.110320

Self-similarity for statistical properties in low-order representations of a large-scale turbulent round jet based on the proper orthogonal decomposition

2021· article· en· W3120082941 sur OpenAlex
Ralf Kapulla, Kevin H. Manohar, Sidharth Paranjape, Domenico Paladino

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueExperimental Thermal and Fluid Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesU.S. Nuclear Regulatory Commission
Mots-clésJet (fluid)TurbulencePhysicsParticle image velocimetryRoot mean squareMechanicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is an experimental investigation into the self-similarity behavior of first and second order statistical quantities derived from a jet flow based on a) the original data and b) its low-order representations derived from the Proper Orthogonal Decomposition (POD) and c) a comparison of both. The flow under investigation is an air-helium turbulent round jet with Re≈15400 emerging from a tube into an ambient containing identical gas mass fraction and temperature as the jet at a constant pressure. Instantaneous two-dimensional velocity field measurements were obtained for downstream distances of 5.5d to 17.4d in the plane of the axis of the jet, via Particle Image Velocimetry. The snapshot POD algorithm was then applied to this data set to generate low-order representations with rank approximations 1, 5, 10 and 50. These then serve as the basis to derive the respective (rank truncated) statistical properties. All properties are non-dimensionalized with a self-similar framework as obtained from the original jet data. It is found that the statistical properties obtained from the low-order representations a) resemble in shape the asymptotic outline of the original jet and b) that the maximum values (for a given low-order representation) exhibit asymptotic states with increasing downstream distances. This is a strong indication that i) self-similar behavior is equally found in the low-order representations and that ii) this finding is mainly controlled by the large-scale vortices. The sole exception is the axial velocity root-mean-square values, where a distinct dip in the center line of the flow is found. This dip is successively filled up by smaller-scale turbulence for higher order truncations. Additionally, a new criterion – based on the maximum cross-correlation obtained through successive time traces of the temporal POD modes – is suggested to distinguish physically relevant modes from the POD basis in a more quantitative and explicit manner compared to traditional energy-based criteria.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,254

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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