MODAL ANALYSIS-BASED CLASSIFICATION OF LIQUID JETS IN CROSSFLOW
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.
Notice bibliographique
Résumé
Breakup of liquid jets in crossflow contain unique embedded patterns based on the type of the pertained flow regime. Recognition of these patterns and correlating them to the underlying flow schemes is a possible but challenging task due to their complex nature. In this research, we have utilized unsupervised reduced-order models to create a set of modes that could be employed to analyze the attributes of different snapshots. They may be imported to feature-based supervised classifier to diagnose multiple flow regimes. These models include proper orthogonal decomposition, principal component analysis, and dynamic mode decomposition (DMD). Snapshots are being extracted by high-speed imaging of the flow field of 14 different cases at various categories. These images are then stacked into a high-dimensional matrix as the training set for the support vector machine and random forest (RF) classifiers to learn. Then, the generated classifiers in the previous step are used to predict which category belongs to every dataset of the six newly imported cases. Afterward, the accuracy level of different permutations of reduced-order models and machine learning algorithms is calculated. Results indicate that using dynamic modes of DMD in partnership with the RF algorithm outperforms every other model with the highest accuracy rate of 95%. Finally, a decision-maker application that classifies the datasets based on the first three models with the highest accuracy levels is introduced to provide a user-friendly environment for data classification at all other potential conditions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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