MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409890122 · doi:10.1063/5.0262632

Reynold number scaling of circulation growth on flapping wings

2025· article· en· W4409890122 sur OpenAlexafffund
Zahra Hajati, Maya L. Evenden, Jaime G. Wong

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsFlappingReynolds numberCirculation (fluid dynamics)ScalingMechanicsClassical mechanicsAerospace engineeringMeteorologyGeometryTurbulenceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insect scale flight is characterized by large amplitude motions and high frequencies, often described by the Strouhal number and reduced frequency. Previous studies have scaled force coefficients with Strouhal number using classical potential flow theories. However, these often include a Reynolds number term, despite the implicit inviscid assumptions in classical theory. In this study, we derive a scaling relationship between force coefficients and wing kinematics in order to investigate this apparent contradiction. The model is based on the work of von Kàrmàn and Sears and, as a consequence of this choice, also provides an estimate of circulation in the wake. We consider a Blasius-like stream function to model the circulation transported into the leading-edge vortex from the shear layer in two cases: one that scaled circulation flux by the Reynolds number and one that did not. This model was applied to an existing insect flight data set, consisting of 168 individual flights of 38 individual mountain pine beetles. The model accurately captures the relationship between force coefficient and wing kinematics, regardless of the stream function scaling with or without the Reynolds number. However, only the model that was allowed to scale with the Reynolds number was also able to predict the circulation in the wake.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics of FluidsMême sujetBiomimetic flight and propulsion mechanismsTravaux en français237 207