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Enregistrement W4392768580 · doi:10.1063/5.0196818

Effect of turbulent coflows on the dynamics of turbulent twin jets

2024· article· en· W4392768580 sur OpenAlexaff
Farzin Homayounfar, Babak Khorsandi, Susan Gaskin

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsTurbulenceMechanicsDynamics (music)Computational fluid dynamicsClassical mechanicsStatistical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of turbulent coflows on the dynamics of turbulent twin round jets is investigated experimentally. Parallel twin jets, at three jet spacing values and two Reynolds number/jet-to-coflow velocity ratios, were released into turbulent coflows with two distinct levels of turbulence intensity. Velocity measurements were made using acoustic Doppler velocimetry. An increase in the coflow turbulence intensity leads to an earlier merging and combining of the jets and also accelerates the rate of decay with downstream distance of the mean centerline excess velocity of the jets. The mean velocity on the symmetry line, for different values of jet spacing, ratios of jet exit velocity to coflow mean velocity, and coflow turbulence intensity, is self-similar when scaled by the maximum mean velocity on the symmetry line and the corresponding streamwise distance. Moreover, as the turbulence level of the coflow intensifies, the turbulence intensity along the symmetry line of the jets increases. The longitudinal integral length scale on the symmetry line of the twin jets decreases as the coflow turbulence intensity increases. The energy spectra of the coflowing twin jets show that the turbulence in the coflow transfers the energy contained by the larger scales to the smaller scales at a greater rate than that which occurs for jets in a quiescent background. However, as the jet spacing increases, less energy is transferred to the smaller scales.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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