MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4398144664 · doi:10.1088/1361-6501/ad4dc6

Modified <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> D Laplacian for smooth pressure reconstruction based on time-resolved velocimetry (1): analysis and numerics

2024· article· lv· W4398144664 sur OpenAlexafffund
Junrong Zhang, Nazmus Sakib, Zhao Pan

Notice bibliographique

RevueMeasurement Science and Technology · 2024
Typearticle
Languelv
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVelocimetryPhysicsLaplace operatorMechanicsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We analyze a smooth pressure solver based on the ‘modified Poisson equation’: ∇ 2 p + ξ 2 ∂ 2 p ∂ t 2 = f ( u ( t ) ) , where p is the pressure field, u ( t ) is the velocity field measured by time-resolved image velocimetry, and ξ 2 is a tunable parameter to control the solver’s diffusive behaviour in time. This modified Poisson equation aims at obtaining smooth pressure fields from potentially noisy image velocimetry measurements, and is a part of the current four-dimensional (4D) pressure solver (implemented in, for example, DaVis 10.2) by LaVision. This work focuses on investigating three aspects of the ‘modified Poisson equation’: smoothing effect, error propagation, and drift in time. We first provide rigorous analysis and validate that this solver can sufficiently smooth the computed pressure field by setting a large enough ξ 2 . However, a large value of ξ 2 may cause large errors in the reconstructed pressure fields. Then we introduce an upper bound on the error in the reconstructed pressure fields to quantify the error propagation dynamics. Finally, we discuss the potential drift due to the partitioning in time, which is an optional strategy used in LaVision’s current 4D pressure solver to reduce computational costs. Our analysis and validation not only show that careful choice of the parameters (e.g. ξ 2 ) is needed for smooth and accurate pressure field reconstruction but provide theoretical guidelines for parameter tuning when similar pressure solvers are used for time-resolved image velocimetry data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2260,115

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMeasurement Science and TechnologyMême sujetGas Dynamics and Kinetic TheoryTravaux en français237 207