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Enregistrement W4312525096 · doi:10.1115/omae2022-81324

On the Quality of Laboratory Water Waves Generated Mechanically by Flap Wavemakers

2022· article· en· W4312525096 sur OpenAlexaff
Sébastien Fouques, Andreas Holm Akselsen, Trevor Harris, Kent Brett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensCommunity Sector Council Newfoundland and Labrador
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpurious relationshipAmplitudeAcousticsGeologyQuality (philosophy)TowingSurface waveMechanicsMarine engineeringOpticsEngineeringPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In laboratories such as ocean basins, surface waves are generated mechanically by imposing an oscillatory motion on one or several vertical boundaries. The shape and characteristics of the wavemaker have a direct impact on the wave heights and periods that can be generated, but also on the quality of the waves obtained in the basin. Here, quality is defined in terms of spurious waves generation, meaning it is directly related to the predictability of the wave field in the basin. Additional factors affecting wave quality can be either mechanical, like the precision of the imposed flap motion, or hydrodynamic, like the amplitude of the flap angle. In this paper, we investigate the quality of waves generated mechanically by several types of flap-wavemakers, including double-hinged and single-hinged ones, with various hinge depths. The amplitude of second-order spurious waves is evaluated analytically and compared to laboratory experiments carried out in SINTEF’s ocean basin. Third-order effects that results from using a second-order correction of the flap motion are also addressed. Then, the ability of deep-hinged wavemakers to generate short waves, either steep or with small amplitudes, is assessed based on measurements performed at NRC’s towing tank facility. Finally, recommendations on choosing a wavemaker design are proposed.

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)0,001
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0090,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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