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Enregistrement W3137280903 · doi:10.1063/5.0039517

A two-dimensional numerical model for the sliding motion of liquid drops by the particle finite element method

2021· article· en· W3137280903 sur OpenAlexafffund
Elaf Mahrous, R. V. Roy, Alex Jarauta, Marc Secanell

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensAlberta EnergyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesRES’EAU-WaterNETRoyal Commission for Jubail and Yanbu
Mots-clésPhysicsMechanicsDrop (telecommunication)Finite element methodHeat transferMicrofluidicsMagnetosphere particle motionClassical mechanicsNumerical analysisStatistical physicsMechanical engineeringThermodynamicsMathematical analysisEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid drops sliding on surfaces are ubiquitous both in the natural and industrial world. The prediction of such drop motions has far-reaching implications in many fields of application, including microfluidics, phase change heat transfer, or coating technology. We present a numerical model based on the particle finite element method for the prediction of the sliding motion of liquid drops. The model includes the effect of a retention force which acts in the vicinity of the drop's contact line. This effect is found to be essential to obtain realistic spatiotemporal evolution of the drop. Thus far limited to two-dimensional simulations, the proposed model is validated by using experimental data found in the published literature, covering a wide range of drop size and physical properties. The numerical results are found to be mesh-independent and in good agreement with the experiments.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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