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Enregistrement W4387867437 · doi:10.21203/rs.3.rs-3474771/v1

Gravitational variation through magnetic fields for particles in fluids

2023· preprint· en· W4387867437 sur OpenAlexaff
Facundo Cabrera-Booman, Nicolas Plihon, Mickaël Bourgoin, Raúl Bayoán Cal

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsUniversité de LyonNational Science Foundation
Mots-clésVariation (astronomy)GravitationPhysicsClassical mechanicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> A magnetic field (MF) is generated to modify gravity in a laboratory. The MF produces a vertical force that counteracts the gravitational field on a magnetic sphere. The perpendicular spin of particles is blocked, thus allowing spin solely around the direction of the MF.The settling of spherical magnets in a quiescent flow with a particle density of $8200$~kg/m$^3$ and Galileo number (Ga) in the range $[100,280]$ was studied experimentally. The results obtained by varying Ga via gravity modification to those obtained with non-magnetic spheres where Ga is modified by varying viscosity are compared. Findings showed that there is no significant difference in the trajectory angle between magnetic and non-magnetic cases, suggesting that the method for compensating gravity does not produce any spurious effect and that particle spinning has no significant effect on this aspect of the dynamics. Subtle differences in trajectory planarity were observed hinting at a possible dependence on particle spin. Results prove the validity of the method introduced here to change the gravitational strength on particles in fluids.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2023
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