MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402689052 · doi:10.2514/6.2024-3778

Ice Crystal Environment Modular Axial Compressor Rig: Effect of TWC and Temperature on Accretion Growth Rate Using Digital Image Processing

2024· article· en· W4402689052 sur OpenAlexaff
Martin Neuteboom, Jennifer L. Chalmers, M. He, Philip Chow, Jeanne G. Mason, Christopher Dumont

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designGas compressorAccretion (finance)Ice crystalsImage processingMaterials scienceComputer scienceImage (mathematics)Aerospace engineeringComputer visionEngineeringMeteorologyPhysicsOperating systemAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ice Crystal Environment-Modular Axial Compressor Rig is a purpose-built compressor rig for investigating the physics of inflight ice crystal icing of turbofan aircraft engines. Digital Image Processing (DIP) of ice accretion video in the National Research Council (NRC) Ice Crystal Environment- Modular Axial Compressor Rig (ICE-MACR) was performed on results from a Federal Aviation Administration (FAA) funded test campaign in 2023. Adaptation of the methodology previously published is described namely using a dedicated area of the video images rather than a line of pixels. This was found to provide more consistent results run to run where ice may accrete and shed in different directions from the same vane. The results are presented in graphical form from which quantitative data can be extracted from what was originally a qualitative video. Results such as build and shed cycle frequency as a function of total water content (TWC) or temperature, the rate of growth of ice accretion as function of TWC or temperature and the time to transition from build and shed to steady growth as a function of TWC and temperature can be deduced. One main conclusion is that the rate of growth of an accretion is proportional to the TWC applied provided the TWC is above a minimum threshold.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,547

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIcing and De-icing TechnologiesTravaux en français237 207