A catastrophe phenomenon produced by impact of drop trains
Notice bibliographique
Résumé
The impact of drop trains is widespread in industrial and agricultural applications, as well as in nature, making it crucial to investigate. In this study, the impact of drop trains on solid surfaces is experimentally investigated using a high-speed camera. A catastrophe phenomenon that had previously been overlooked is discovered: with the successive impact of drop trains, the impact result undergoes a discontinuous catastrophe, from a thin film impact generating the crown splash to a thick film impact generating the Worthington jet. The thickness of the thin film is less than 0.23 times the impact drop's diameter, while the thickness of the thick film ranges from 0.52 to 1.05 times the impact drop's diameter. The reason for the catastrophe is revealed from a phenomenological perspective. The number of impact drops and the impact Weber number are important factors determining the occurrence of catastrophe, and the critical number of impact drops for the catastrophe is linearly and positively correlated with the impact Weber number. Based on the cusp catastrophe theory, a catastrophe threshold model for drop train impact is established. This model is able to predict the threshold for the occurrence of catastrophe and provide a method for identifying the thin film stage, the thick film stage, and the transient catastrophe stage between these two stages. The catastrophe threshold model achieves the identification accuracy of 83.48%, 91.72%, and 77.50% for the total measured data, the thin film stage, and the thick film stage, respectively, indicating its good performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».