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Enregistrement W4389540976 · doi:10.17118/11143/20977

Instabilities of thermally modulated flow

2023· article· en· W4389540976 sur OpenAlexaff
S. Panday, J. M. Floryan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow (mathematics)Materials scienceComputer scienceMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermally modulated flow is very common in nature and can be spotted in the atmosphere, ocean, mantle, as well as in industrial processes. The study of thermally modulated flow is of interest to unravel intriguing physics and provide a platform for engineering applications such as flow control, mixing intensification, etc. A reference flow, driven by pressure gradient, has been considered in a three-dimensional channel, where thermal modulation was applied in the form of a sinusoidal heating profile in spanwise (perpendicular to the flow) direction. The heating profile is characterized by the heating intensity (Rap) and the heating wavenumber (). Stationary analysis of this configuration exhibits the formation of streaks at low Reynolds numbers. These streaks are themselves subject to instabilities and can be favorable for mixing intensification. The conditions leading to the onset of the instabilities have been determined using linear stability analysis. It was observed that sinusoidal heating at the lower wall leads to a new instability mode. This new mode is driven by the inviscid mechanism, and disturbance motion is mostly activated in the middle of the channel. The critical Reynolds number significantly decreases as the heating intensity increases, e. g., the critical Reynolds number can be reduced to Rec 260 for Rap = 1800. The critical conditions for the onset of this instability have been determined for the complete range of heating wavenumbers and 0.8 has been identified as optimum. It is further demonstrated that the temperature field only marginally affects the critical conditions.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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