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Enregistrement W4200427504 · doi:10.2514/1.j060785

Design and Fabrication of Submillimeter Supersonic Wind Tunnels for Pressure Measurements

2021· article· en· W4200427504 sur OpenAlexaboutno aff
Chih‐Yung Huang, Zih-Chen Lin, Chao‐Yu Chen

Notice bibliographique

RevueAIAA Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésSupersonic wind tunnelHypersonic wind tunnelPlenum spaceNozzleWind tunnelSupersonic speedMach numberInletMechanicsAerodynamicsShock waveMaterials scienceStagnation pressureShock (circulatory)Discharge coefficientCylinderStatic pressureAerospace engineeringPhysicsMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A de Laval supersonic nozzle with a test section was designed as a microsupersonic wind tunnel and subjected to numerical and experimental analysis. The height and depth of the throat of the nozzle were 500 and 150 μm, respectively. A plenum chamber was added to the inlet of the supersonic nozzle and a reservoir was connected to the outlet of the test section to ensure a steady pressure condition during experiments. The microsupersonic wind tunnel was fabricated through microelectromechanical lithography, and a pressure-sensitive paint (PSP) was applied to acquire the pressure contours inside the microsupersonic wind tunnel at various pressure conditions. A divergent angle of 4 deg was added to the test section to resolve the viscous layer growing from the side walls and to ensure a steady flow during the measurements. A flow speed of Mach 1.6 was achieved with inlet and outlet pressures of 100 and 20 kPa, respectively. A circular cylinder model with a diameter of 50 μm was positioned at the exit of the test section to examine the flowfield. Because of the viscous effect, the shock wave cannot be identified but local high- and low-pressure regions could still be observed through PSP measurements.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,256

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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