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Enregistrement W3214142054 · doi:10.1063/5.0063049

Spatio-temporal dynamics and disintegration of a fan liquid sheet

2021· article· en· W3214142054 sur OpenAlexafffund
Mohsen Broumand, Ali Asgarian, Markus Bussmann, Kinnor Chattopadhyay, Murray J. Thomson

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCompute Canada
Mots-clésBreakupPhysicsMechanicsSurface tensionBreak-UpSauter mean diameterWeber numberRADIUSOpticsStrouhal numberNozzleTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic behavior and disintegration mechanisms of a fan liquid sheet in a quiescent atmosphere are investigated over a broad range of differential injection pressures up to Δp≈70 bar through experiments, proper orthogonal decomposition (POD) and spectral analyses, and linear stability analysis (LSA). By fan liquid sheet, we mean a diverging and attenuating liquid stream emanating from a flat fan nozzle with high velocity. High spatiotemporal resolution backlit images reveal the formation-growth-fragmentation process of bag-like structures along the fan liquid sheets, which we predict to be responsible for the overall breakup of the sheets through a mechanism known as “wavy corridor.” Therefore, we propose a conjugate model based on LSA to take into account the role of different shear and surface tension-driven instabilities in defining the liquid sheet intact radius and primary droplet sizes. The predictions of LSA from the dynamic features of the liquid sheets, which mainly depend on the sheet Weber number We, are consistent with the quantitative results obtained from the POD and spectral analyses of the images. While the Strouhal number St and the intact radius R of the fan liquid sheets reduce like We−1/3 with increasing We, the volume median diameter of primary droplets decreases like We−11/12. An image feature consolidation technique along with a machine-learning technique, receiver operating characteristic curve analysis, was used to estimate the mean diameter of spray droplets with a large range of sizes.

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 enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,397

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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