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Enregistrement W4385216121 · doi:10.3390/biomimetics8030324

Drag Reduction by Fish-Scale Inspired Transverse Asymmetric Triangular Riblets: Modelling, Preliminary Experimental Analysis and Potential for Fouling Control

2023· article· en· W4385216121 sur OpenAlexaff
Benjamin W. Hamilton, O. Remus Tutunea‐Fatan, Evgueni V. Bordatchev

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragTurbulenceFoulingMechanicsParasitic dragReynolds numberReduction (mathematics)Drag coefficientMaterials scienceEnvironmental sciencePhysicsChemistryMathematicsGeometryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural surfaces of many plants and animals provide examples of textures and structures that remain clean despite the presence of environmental fouling contaminants. A biomimetic approach to deciphering the mechanisms used by nature will facilitate the development and application of fouling-resistant surfaces to a range of engineering challenges. This study investigated the mechanism underlying the drag reduction phenomenon that was shown to be responsible for fouling resistance for underwater surfaces. For this purpose, a novel fish-scale-inspired microstructure was shown to exhibit a drag reduction effect similar to that of its natural replica. The primary mechanism through which this occurs is a delayed transition to turbulence. To investigate this mechanism, a Large Eddy simulation was performed at several Reynolds numbers (Re). This analysis demonstrated a peak drag reduction performance of 6.7% at Re = 1750. The numerical data were then experimentally validated through pressure drop measurements performed by means of a custom-built micro-channel. In this case, a peak drag reduction of 4.8% was obtained at Re = 1000. These results suggest a relative agreement between the experimental and numerical data. Taken together, this study advocates that, for the analyzed conditions, drag reduction occurs at low Reynolds numbers. Nonetheless, once flow conditions become more turbulent, the decline in drag reduction performance becomes apparent.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,216
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 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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