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Enregistrement W4384524140 · doi:10.1017/jfm.2023.477

Critical effect of fore-aft tapering on galloping triggering for a trapezoidal body

2023· article· en· W4384524140 sur OpenAlexafffund
Zhi Cheng, Fue‐Sang Lien, Earl H. Dowell, Eugene Yee, Ryne Wang, Ji Hao Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTaperingInstabilityWakeMechanicsPhysicsAngle of attackComputer scienceAerodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The critical effect of the windward interior angles of elastically mounted trapezoidal bodies on a galloping instability is numerically investigated in this paper using two methodologies of high-fidelity computational fluid dynamics simulations and data-driven stability analysis using the eigensystem realization algorithm. A micro exploration of the dynamical response is processed to understand the mechanism underpinning the structural amplification at the initial stage of the galloping instability and the competition between wake and structural modes. It is observed that very small changes in the windward interior angle of an isosceles-trapezoidal body can provoke or suppress galloping – indeed, a small decrease or increase (low to $1^\circ$ ) of the windward interior angle from a right angle ( $90^\circ$ ) can result in a significant enhancement and complete suppression, respectively, of the galloping oscillations. This supports our hypothesis that the contraction and/or expansion ( viz ., fore-aft tapering and/or widening) of the cross-section in the streamline direction has potential influences on galloping triggering from the geometrical perspective. The data-driven stability analysis is also applied to verify and analyse this phenomenon from the perspective of modal analysis. The experimental measurements are also conducted in the wind tunnel to support this hypothesis.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,548

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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