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Enregistrement W4402413730 · doi:10.1115/fedsm2024-131252

Characteristics of Turbulent Flow Around Right-Trapezoidal Prisms With Varying Upper and Lower Lengths

2024· article· en· W4402413730 sur OpenAlexaff
Aleyna Guney, Fati Bio Abdul-Salam, Amir Sagharichi, Mark F. Tachie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceFlow (mathematics)GeologyUpper and lower boundsMechanicsGeometryPhysicsMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The turbulent characteristics of flow separation induced by trapezoidal prisms subjected to uniform flow are studied using particle image velocimetry (PIV). The streamwise aspect ratios (upper length to lower length) were AR1.0_2.5, AR2.0_2.5, and AR2.0_4.0. The Reynolds number (based on freestream velocity and body height) was Reh = 10000 and the results were analyzed in terms of the mean velocities, Reynolds stresses, and proper orthogonal decomposition. Recirculation bubbles formed in the wake region are asymmetric about the prism centerline, and the lower bubble is smaller than the upper one. Contours of the streamwise Reynolds normal stress exhibit two peaks in the wake of the prisms, and an additional peak over the upper surface of the prism. The peak magnitude of streamwise Reynolds normal stress in the upper and lower wake region are identical. A single peak in the vertical Reynolds normal stress is observed near the centerline of the prism within the wake region. Proper orthogonal decomposition was used to characterize the energetic vortical structures of the flow field around the prisms. The results show that the first two POD modes capture similar relative energy content, regardless of aspect ratio, while the wavelength of the POD decreases as the aspect ratio increases.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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