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Enregistrement W4250894131 · doi:10.1115/1.1328087

Heat Transfer and Flow Characteristics of an Engine Representative Impingement Cooling System

2000· article· en· W4250894131 sur OpenAlexfundno aff
Changmin Son, David Gillespie, Peter Ireland, Geoffrey M. Dailey

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbomachinery · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of the United KingdomUniversity of OxfordRyerson University
Mots-clésMaterials scienceHeat transferMechanicsThermocoupleFlow visualizationThermochromismFlow (mathematics)Liquid crystalThermodynamicsComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study of a large-scale model of an engine representative impingement cooling system has been performed. A series of tests were carried out to characterize the behavior of the system fully. These included cold flow diagnostic tests to determine the pressure loss and the static pressure distribution, and flow visualization to assess surface shear. The surface shear stress pattern provided by multiple stripes of colored paint applied to the target surface yielded important information on the near-wall flow features far from the jet axis. The row solved flow and pressure distributions are compared to industry standard predictions. Heat transfer tests using the transient liquid crystal technique were also conducted using coatings comprised of a mixture of three thermochromic liquid crystals. Analysis of the thermochromic liquid crystal data was enhanced by recent developments in image processing. In addition, an energy balance analysis of signals from fast-response thermocouples for air temperature measurement was applied to verify the levels of heat transfer coefficients on surfaces not coated with the temperature-sensitive liquid crystal.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations44
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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