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Enregistrement W4307268249 · doi:10.32920/21263016.v1

Collective nonlinear behavior of interacting polydisperse microbubble clusters

2022· preprint· en· W4307268249 sur OpenAlexafffund
Hossein Haghi, AJ Sojahrood, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConstructiveNonlinear systemPhysicsBubbleDynamics (music)Cluster (spacecraft)Statistical physicsExcited stateBifurcationMechanicsComputer scienceProcess (computing)AcousticsAtomic physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Acoustically excited microbubbles (MBs) have shown to exhibit rich dynamics, enabling them to be employed in various applications ranging from chemistry to medicine. Exploiting the full potential of MBs for applications requires a good understanding of their complex dynamics. Improved understanding of MB oscillations can lead to further enhancement in optimizing their efficacy in many applications and also invent new ones. Oscillating MBs have been shown to generate secondary pressure waves that modify the dynamics of the MBs in their proximity. A modified Keller-Miksis equation is used to account for inter-bubble interactions. The oscillatory dynamics of each MB within clusters was computed by numerically solving the resulting system of coupled nonlinear second order differential equations in potential fluid flow. Frequency response analysis and bifurcation diagrams were employed to track the dynamics of interacting MBs. We start with investigating the effect of inter-bubble interactions for cases of three and four MBs over a wide range of acoustic and geometric parameters. Emergent collective behavior was observed which are dominated by the dynamics of the largest MB within the cluster. The emergent dynamics of smaller MBs within clusters can be characterized by constructive and destructive inter-bubble interactions. In constructive interactions, the radial oscillations of smaller MBs matched those of the largest MB and their oscillations are amplified. In destructive interactions, the oscillations of smaller bubbles are suppressed so that their oscillations match those of the largest MB. Furthermore, a special case of constructive interactions is presented where dominant MB (largest) can force smaller MBs into period doubling and subharmonic oscillations. The collective behavior is further investigated in large MB cluster and it is shown that largest MBs, even in small numbers can force smaller ones into period doubling and subharmonic oscillations.</p>

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,987

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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