Penetration characteristics of a liquid droplet impacting on a narrow gap: Experimental and numerical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Experimentalists are limited in the amount of information they can derive from drop impact experiments on porous surfaces because of the short timescales involved and the normally opaque nature of porous materials. Numerical simulations can supplement experiments and provide researchers with previously unattainable information such as velocity and pressure profiles, and quantification of fluid volume flow rates into the pores. Ethanol drops, 2.0 mm in diameter, are impacted on a narrow gap at Weber numbers that match the impact of water drops, also 2.0 mm in diameter, on the same gap size in a previous study. The experiments show the ethanol drops cleaving at all Weber numbers tested, while the water drops completely enter the gap at low Weber numbers and only cleave at higher Weber numbers. A volume of fluid numerical model of the experiments is constructed in OpenFOAM and used to probe the interior of the drops during impact. For the water drop, a high-pressure region fills the drop during impact which continuously drives liquid into the gap. For the ethanol drops, the high-pressure region is smaller and quickly attenuates, which results in a near-zero vertical velocity at the entrance of the gap. Compared to water, the lower surface tension of ethanol causes these drops to spread further upon impact, recoil less, and overall have less liquid over the gap, which promotes cleaving. Against a superficial thought, when the penetration of liquids into porous materials is to be maximized, a higher surface tension liquid is therefore desirable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».