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Enregistrement W4312346972 · doi:10.1017/flo.2022.29

Jetting onset on a liquid surface accelerated past a submerged cylinder

2022· article· en· W4312346972 sur OpenAlexaff
Rubert Martín Pardo, Niloy Barua, Daphné Lisak, Jovan Nedić

Notice bibliographique

RevueFlow · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFroude numberMechanicsAmplitudeFree surfaceSurface tensionCylinderAccelerationPerturbation (astronomy)ObstacleMaterials sciencePhysicsGeologyOpticsMathematicsThermodynamicsClassical mechanicsGeometryFlow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel experiment is presented to study the initial disturbances on a free surface due to the constant acceleration of liquid around a submerged obstacle. The surface response to different obstacle sizes, initial surface heights and fluid velocities is measured using high-speed videography. Perturbations observed on the surface are classified into either jetting or gravity waves by measuring the steepness of growing liquid columns. A classification phase map between these two regimes is obtained and compared with analytical results by Martín Pardo and Nedić (2021). The agreement between decision boundaries is good for high Froude numbers (high fluid velocities) but deteriorates at lower velocities, where viscosity and surface tension effects (not considered in the analytical model) have a greater predominance. The surface profile and perturbation amplitude measured in experiments are also compared against this analytical model. In all cases, the model accurately predicts the corresponding experimental results at the beginning of the motion, but the prediction error increases with time. It is also observed that faster moving surfaces that lead to the onset of jetting have greater prediction accuracies and longer validity times of the predictions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,981

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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