Data-driven classification of sheared stratified turbulence from experimental shadowgraphs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We propose a dimensionality reduction and unsupervised clustering method for the automatic classification and reduced-order modeling of density-stratified turbulence in laboratory experiments. We apply this method to 113 long shadowgraph movies collected in a “stratified inclined duct” experiment, where turbulence is generated by instabilities arising from a sheared buoyancy-driven counterflow at Reynolds numbers <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><a:mrow><a:mi>Re</a:mi><a:mo>≈</a:mo><a:mn>300</a:mn><a:mo>–</a:mo><a:mn>5000</a:mn></a:mrow></a:math>, tilt angles <b:math xmlns:b="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><b:mrow><b:mi>θ</b:mi><b:mo>=</b:mo><b:msup><b:mn>1</b:mn><b:mo>∘</b:mo></b:msup><b:mo>–</b:mo><b:msup><b:mn>6</b:mn><b:mo>∘</b:mo></b:msup></b:mrow></b:math>, and Prandtl number <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><c:mrow><c:mi>Pr</c:mi><c:mo>≈</c:mo><c:mn>700</c:mn></c:mrow></c:math>. The method automatically detects edges representative of discrete density interfaces, extracts a low-dimensional vector of statistics representative of their morphology, projects these statistics onto a two-dimensional phase space of principal coordinates, and applies a clustering algorithm. Five clusters are detected and interpreted physically based on their typical interface morphology and an examination of representative frames, revealing distinct types of turbulence and mixing: laminarizing, braided, overturning, granular, and unstructured, as well as some intermediate types. The ratio of time spent in each cluster varies gradually across the <d:math xmlns:d="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><d:mrow><d:mo>(</d:mo><d:mi>Re</d:mi><d:mo>,</d:mo><d:mi>θ</d:mi><d:mo>)</d:mo></d:mrow></d:math> space. At intermediate values of <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><e:mrow><e:mi>Re</e:mi><e:mspace width="0.16em"/><e:mi>θ</e:mi></e:mrow></e:math>, intermittent turbulence cycles between clusters in phase space and reveals at least two distinct routes to stratified turbulence. These insights demonstrate the potential of this method to reveal the underlying physics of complex turbulent systems from large experimental datasets. Published by the American Physical Society 2024
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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) | 0,003 | 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 découle