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Enregistrement W4214533954 · doi:10.1063/5.0077083

Air-core vortex formation in a draining reservoir using smoothed-particle hydrodynamics (SPH)

2022· article· en· W4214533954 sur OpenAlexaff
Maryam Azarpira, Amir Reza Zarrati, P. Farokhzad, A. Shakibaeinia

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamlines, streaklines, and pathlinesVortexPhysicsVorticityMechanicsSmoothed-particle hydrodynamicsParticle image velocimetryCylinderFree surfaceParticle (ecology)PerpendicularClassical mechanicsTurbulenceGeometryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vortex formation under unsteady flow conditions in a draining reservoir is studied. Considering the capabilities of mesh-free Lagrangian numerical methods in the simulation of highly deformed free surfaces, the smoothed-particle hydrodynamics approach is employed. The results of this numerical model are validated with the experimental data of the current study, including the depth over the intake at which vortex forms (critical submergence) and the velocity field. Experiments were also conducted in a rotating cylinder while water was draining from an outlet at its bottom center. The particle image velocimetry technique was used for measuring the velocity field in planes perpendicular to the vortex axis. The numerical results including the velocity distribution and water level variations as well as the depth at which an air-core forms were in acceptable agreement with the experimental data. In addition, vortex formation and the corresponding velocity and pressure distribution as well as the streamlines are analyzed based on the numerical results. The results indicate that as the flow depth decreases, high values of vorticity and low pressures are generated at the vicinity of the outlet, and over time, the generated vorticity develops in depth toward the free surface, and an air-core vortex forms.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,518

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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