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Enregistrement W4381189279 · doi:10.32920/23542032

Developing a Wide-Angle Velocity Probe for Characterizing Tornado Wind Field

2023· preprint· en· W4381189279 sur OpenAlexaffabout
Sameh Elgamal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceComputational fluid dynamicsWind tunnelTornadoVortexComputationRange (aeronautics)MechanicsFlow (mathematics)Vector fieldAerospace engineeringPhysicsSimulationGeologyMeteorologyComputer scienceEngineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on designing and calibrating a proof-of-concept low-cost velocity probe capable of characterizing complex turbulent flow fields, such as tornadic vortices, acting at a wide range of angles of attack. In the first part of the study, a spherical probe was 3D printed and instrumented in-house. The probe was designed with 16 holes allowing for 140° range of measurement. Experimental tests were conducted in Ryerson University Wind Tunnel. A mathematical model was developed to account for different angles of attack, including flow impingement between the holes. The probe could predict mean velocities, flow direction and turbulence intensities with average errors of 8%, 9° and 0.6% respectively. In the second part, a revision to the probe design was applied by considering a chamfered version with 16 polyhedral faces. The revised probe was investigated using Computation Fluid Dynamics (CFD) employing Large Eddy Simulation (LES) modeling. The revised probe showed an overall 50% increase in the accuracy compared with the spherical shape, which brought probe accuracy to the acceptable levels suitable for wind engineering applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,213 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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