MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405385078 · doi:10.23977/jeeem.2024.070308

Feasibility Analysis of Submarine Debye Effect Magnetic Field Detection Based on Fluent

2024· article· en· W4405385078 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrotechnology Electrical Engineering and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarineFluentField (mathematics)Magnetic fieldPhysicsEngineeringMarine engineeringMechanicsComputational fluid dynamicsMathematicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-salinity seawater contains a large number of sodium ions and chloride ions. These ions not only carry charges but also have different masses. The thrust generated by a submarine moving underwater will inevitably accelerate the ions and cause the centers of mass of positive and negative ions to separate, forming a polarization current. This, in turn, generates a special magnetic field known as the Debye Effect magnetic field. Can the Debye effect magnetic field be detected in relation to the movement speed of seawater ions? This paper establishes a simulation platform for submarine motion, and the results show that during the submarine's impact with the water flow, there will be fluctuations in seawater velocity. This indicates that it is feasible to detect the changes in the Debye effect magnetic field during submarine motion.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,194 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Electrotechnology Electrical Engineering and ManagementMême sujetInertial Sensor and NavigationTravaux en français237 207