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Enregistrement W4388912487 · doi:10.1017/jfm.2023.907

Dynamic separation on an accelerating prolate spheroid

2023· article· en· W4388912487 sur OpenAlexafffund
Pengming Guo, Frieder Kaiser, David E. Rival

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsMechanicsPressure gradientAdverse pressure gradientVorticityFlow separationVortexParticle image velocimetryReynolds numberAccelerationClassical mechanicsBoundary layerTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-varying flow separation on an accelerating prolate spheroid has been studied at various angles of incidence. Instantaneous pressure and scanning stereoscopic particle image velocimetry were used to shed light on the evolution of cross-flow structures for the Reynolds number ( $Re$ ) range of $1.0\times 10^6\leq Re \leq 1.5\times 10^6$ . The movement of separation lines is examined for various model accelerations to investigate on the interplay between acceleration and flow separation. The results demonstrate that for axial accelerations, the streamwise pressure distribution in the rear part of the prolate spheroid switches from an adverse to a favourable pressure gradient. At the same time, the circumferential adverse pressure gradient present during steady motion vanishes during said accelerations. In contrast, both streamwise and circumferential adverse pressure gradients strengthen when the model is axially decelerated. These dynamic pressure distributions influence the location of the separation line, which in turn moves closer to the model meridian during accelerations while moving outwards during decelerations. The streamwise vorticity distribution and the streamwise circulation both show how the separation-line position impacts the vortex formation. A high-vorticity region near the model surface is established during acceleration. In contrast, a decelerating model leads to transport of high-vorticity fluid into the outer area of the cross-flow separation. We further assess the memory effects following the near-impulsive velocity changes. The cross-flow retains the memory of moving separation lines shortly after the acceleration. However, the separation recovers quickly to a steady state.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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