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Enregistrement W4289315007 · doi:10.1115/1.4055127

Propulsive Effect of Wall Vibrations

2022· article· en· W4289315007 sur OpenAlexafffund
N.N. Haq, J. M. Floryan

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSlosh dynamicsVibrationPropulsionPhysicsMechanical waveMechanicsWavelengthAmplitudeAcousticsLongitudinal waveWave propagationOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Propulsion generated by wall vibrations in the form of traveling waves was investigated. A model problem consisting of two parallel plates free to move with respect to each other was used. Vibration of one of these plates generated movement of the other plate, whose velocity was used to assess the effectiveness of such propulsion. Three types of responses were identified: a “sloshing” response for long waves, a “moving wall” response for short waves, and an “intermediate” response for in-between waves. Long and transitional waves produced propulsion of marginal interest. Short waves produced effective propulsion with the velocity of the plate increasing proportionally to the second power of the wave number and the second power of the amplitude, and approximately proportionally to the wave velocity. The vibrating wall appeared in this limit to the bulk of the fluid as a moving wall. The effectiveness of vibrations significantly increased by tilting waves. The best response for short fast waves was achieved using adjacent discrete elements spaced by about three-fourths of the wavelength. An analysis of waves of arbitrary shapes demonstrated that concentrating the vibration energy in the largest available and dominant wave number (monochromatic waves) resulted in the best system performance.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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