Near-wall Estimates of the Concentration and Orientation Distribution of Semi-dilute Rigid Fiber Suspensions in Poisieulle Flow
Notice bibliographique
Résumé
A model is presented to describe the orientation and concentration state of semi-dilute, rigid fiber suspensions in a rectangular channel flow. A probability distribution function is used to describe the local orientation and concentration state of the suspension and evolves according to a Fokker-Plank type equation. Long range hydrodynamic fiber-fiber interactions are modeled using the approach outlined by Folgar and Tucker (J. Reinforced Plast. Comp. 3 98–119 1984). Near the channel walls, we apply the no-flux boundary conditions proposed by Schiek and Shaqfeh (J. Fluid Mech. 296, 271–324, 1995). Geometric constraints are used to couple the fibers’ rotary motion with its translational motion. This eliminates physically unrealistic orientation states in the near-wall region. A two-way coupling between the fiber orientation state and the momentum equations of the suspending fluid is considered. Experiments are performed to validate the numerical model by visualizing the motion of tracer fibers in an index-of-refraction matched suspension. The orientation distribution function is determined experimentally as a function of channel height. The results indicate that at distances less than one half fiber length from the channel walls, the model accurately predicts the available fiber orientation states and the distribution of fibers amongst these states. The model further predicts a sharp concentration gradient in this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».