Modified <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>1</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> D Laplacian for smooth pressure reconstruction based on time-resolved velocimetry (2): experiments and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, a modified Laplacian pressure Poisson reconstruction technique has been studied using experimental velocimetry data, after the theoretical investigation in the companion work (Zhang et al 2024 Meas. Sci. Technol. 35 095302). The modified solver adds a temporal diffusion term to the canonical Laplacian operator to mitigate the high frequency noise in the pressure fields reconstructed from time-resolved velocimetry data. The current work uses time-resolved tomographic particle image velocimetry (PIV) measurements of an impinging synthetic jet with a commercial version of the modified Laplacian solver, known as a 4D solver, to reconstruct the instantaneous pressure fields. While the reconstructed pressure fields are smooth in time, they often display a non-physical temporal drift. Using Fourier spectral decomposition of the reconstructed pressure field and the source term of the pressure Poisson equation, we demonstrate that the smoothing behavior is the result of a low-pass filtering effect during the inversion of the modified Laplacian. Both the weighting factor of the temporal diffusion term and the space-time splitting of the time-series data affect the filtering behavior, and therefore, the smoothing effect of this modified 4D Laplacian pressure Poisson solver. Along with the weighting factor and the number of space-time blocks, the temporal drift is also affected by flow oscillation and temporal resolution of the experimental data. This study shows that, with a proper selection of different parameters, it is possible to remove the non-physical high-frequency noise from the pressure fields and limit the temporal drift. Last, we demonstrate that a physical measurement may be used to tune the parameters of this modified Laplacian based solver.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».