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Enregistrement W4293116014 · doi:10.11159/htff22.133

Numerical Study of Cavitation Bubble Collapse under VariousConditions

2022· article· en· W4293116014 sur OpenAlexvenueno aff
Van‐Tu Nguyen, Thanh-Hoang Phan, Donghyun Kim, Warn-Gyu Park

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCavitationBubbleMechanicsMaterials scienceGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cavitation bubble plays an important role in applications in diverse fields of science and technology such as naval structure engineering, biosciences, and biomedical technology. The cavitation bubble collapses violently, and in different conditions, the collapse of the cavitation bubble produces high-speed jets of liquid bubbles moving in different directions This in turn generates high local energy and high-pressure waves and high temperature Multiple events of cavitation bubble collapse that produce high pressure over time can cause detrimental effects on the mechanical components. This in turn generates high local energy and impacts the surface with high-pressure waves that can erode the metals Conversely, this energy was observed as useful for the hydrodynamic cavitation process in cleaning technology or in industrial applications such as wastewater treatment and biofuel production Bubble collapse leads to the re-entrant jet formation, concentrated pressures, shear, and lift forces on the dirt particle or biomass, and high impulsive loads on a layer of materials. In the other approaches, cavitation bubbles can be intentionally generated by using acoustic waves or laser technologies to take advantage of local high-energy and microjets for application to biosciences, and biomedical technology such as needlefree injection devices, tissue engineering, and lithotripsy

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,524

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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