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Enregistrement W4401325490 · doi:10.1016/j.expthermflusci.2024.111280

Experimental evaluation of the flow field induced by an active vortex generator

2024· article· en· W4401325490 sur OpenAlexafffund
Sen Wang, Bryce Horn, Findlay McCormick, Sina Ghaemi

Notice bibliographique

RevueExperimental Thermal and Fluid Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma and Flow Control in Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVortexMechanicsVortex generatorFlow (mathematics)Field (mathematics)PhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation examined the flow field generated by a ramp-shaped vortex generator (VG) that underwent active oscillation within a laminar boundary layer. The oscillations were applied through a servomotor, which pivoted the VG around its leading edge. The study evaluated the influence of varying the maximum VG height during the oscillations (h), actuation frequency (f), and the waveform governing the periodic oscillation of the VG. Planar particle image velocimetry (PIV) measurements were conducted to estimate flow mixing and the drag induced by the VG. The height-based Reynolds number (Reh) ranged from 300 to 600, and the chord-based Strouhal number (Stc) for the oscillations varied from 0.67 to 3.33. The findings of the study indicate that active VGs lead to a greater wall-normal transport of streamwise momentum and result in lower drag compared to static VGs. Furthermore, increasing h results in larger momentum transport and drag of the active VGs. The investigation also revealed that the highest momentum transport and drag occurred when f was close to the instability frequency of the shear layer. The results show the potential of active VGs for separation control under various flow conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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