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Enregistrement W4360847265 · doi:10.5772/intechopen.110206

Periodic Navier Stokes Equations for a 3D Incompressible Fluid with Liutex Vortex Identification Method

2023· book-chapter· en· W4360847265 sur OpenAlexaff
Terry E. Moschandreou, Keith C. Afas

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVorticityNavier–Stokes equationsVortexMathematical analysisHagen–Poiseuille flow from the Navier–Stokes equationsMathematicsUniquenessBurgers vortexPhysicsTurbulenceNon-dimensionalization and scaling of the Navier–Stokes equationsEuler equationsCompressibilityClassical mechanicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Incompressible Navier-Stokes Equations (NSEs) are on the list of Millennium Problems, to prove their existence and uniqueness of solutions. The NSEs can be formulated in a periodic 3D domain, where they are termed the Periodic Navier Stokes (PNS) Equations, and can be treated on a subspace spanning a 3-dimensional torus, or T3. Treating the PNS Equations in T3-space, this article demonstrates that a decaying of turbulence occurs in the 3D case for the z component of velocity when non-smooth initial conditions are considered for x, y components of velocity and that ‘vorticity’ sheets in the small scales of 3D turbulence dominate the flow to the extent that non-smooth temporal solutions exist for the z velocity for smooth initial data for the x, y components of velocity. Unlike the Navier-Stokes equations, which have no anti-symmetric vorticity tensor, there are new governing equations which have vorticity tensor and can be decomposed into a rotational part(Liutex), antisymmetric shear and compression and stretching. It is shown that under these recent findings, that there is a strong correlation between vorticity and vorticies for (PNS).

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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