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Enregistrement W4400498397 · doi:10.55037/lxlaser.21st.26

Implementation Of Optical Diagnostics For Study Of A Non-Canonical Hypersonic Geometry

2024· article· en· W4400498397 sur OpenAlexaff
Steven J. Beresh, Anshuman Pandey, Daniel Richardson, Douglas Carter, Ashley J. Saltzman, Katya M. Casper

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Nuclear Security AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésHypersonic speedGeometryAerospace engineeringPhysicsComputer scienceEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of shock/boundary-layer interactions on a non-canonical hypersonic geometry involves physical complexities not found on the canonical investigations that dominate the literature. The present case examines a cone-slice-ramp, which combines an upstream asymmetric flow expansion with a downstream three-dimensional compression ramp. Optical diagnostics of the off-body flowfield are a necessary complement to surface instrumentation including high-frequency pressure sensors and Temperature Sensitive Paint (TSP). Focused Laser Differential Interferometry (FLDI) measured the flowfield distribution of second-mode instability waves responsible for transition. Filtered Rayleigh Scattering (FRS) was used for flow visualization of the separation region and unsteady shear layer. Velocimetry through the separation shear layer was provided by Femtosecond Laser Electronic Excitation Tagging (FLEET) whereas Coherent Anti-Stokes Raman Scattering (CARS) measured the thermal profiles through multiple flow features generated by the interaction. These flowfield diagnostics detail the alterations in the shock/boundary-layer interaction as the flow state moves from laminar to transitional to turbulent conditions, revealing behaviors absent from canonical flows.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,264

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,349 · 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'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
Publié2024
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Résumé présentoui

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