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Enregistrement W3198216358 · doi:10.2218/iclass.2021.5826

Off-centred impacts of droplets on horizontal cylinders with large curvature ratios

2021· article· en· W3198216358 sur OpenAlexaff
Jordan Bouchard, Khalil Sidawi, S. Chandra

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Liquid Atomization and Spray Systems (ICLASS) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurvatureEnvironmental scienceMaterials scienceMechanicsGeometryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drop impact on cylindrical objects is a natural phenomenon with important industrial applications, e.g., mesh-style mist eliminators, where the goal is to capture drops on the mesh wires. The impact velocity of the drop on a cylinder is one factor that determines the amount of a drop that is captured, with drops impacting at greater than a threshold velocity only being partially captured by the fibre. The threshold velocity will change depending on how offcentered (eccentric) the drop impacts the cylinder, and the ratio of the fibre and drop diameters, known as the curvature ratio, R * . Currently, little experimental data exists for the threshold velocity of drops impacts in the range of We<14 and curvature ratios R * >1, which this study is designed to provide. This parameter space is equivalent to drops on the order of 10 microns impacting fibers with diameters on the order of 100 microns. We show that the threshold velocity of capture decreases for increasing eccentricity and increases for increasing R * . This is in agreement with results for droplet impacts where the R * <1.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,716

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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