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Enregistrement W4200056023 · doi:10.1063/5.0063049.4

10.1063/5.0063049.4

2021· dataset· en· W4200056023 sur OpenAlexaff
Mohsen Broumand, Ali Asgarian, Markus Bussmann, Kinnor Chattopadhyay, Murray J. Thomson

Notice bibliographique

RevueDefault Digital Object Group · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreakupSurface tensionSauter mean diameterMechanicsWeber numberBreak-UpRADIUSNozzleStrouhal numberMaterials scienceOpticsPhysicsTurbulenceComputer science

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8080,715

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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,183 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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