MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410800312 · doi:10.1088/1748-3190/adde07

Characterizing the role of hind flippers in hydrodynamics of a harbor seal

2025· article· en· W4410800312 sur OpenAlexafffund
Amirhossein Fardi, Hamayun Farooq, Imran Akhtar, Arman Hemmati, Muhammad Saif Ullah Khalid

Notice bibliographique

RevueBioinspiration & Biomimetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStrouhal numberWakeVortex sheddingDragThrustMechanicsVortexKármán vortex streetImmersed boundary methodReynolds numberPhysicsAerospace engineeringEngineeringBoundary (topology)MathematicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we investigate the hydrodynamic characteristics of harbor seal locomotion, focusing on the role of hind flippers in thrust generation and wake dynamics. Through three-dimensional numerical simulations using an immersed boundary method at Reynolds number of 3000, we analyze the impact of varying Strouhal number (St = 0.2-0.35) and propulsive wavelength (λ∗= 1.0-1.2) on swimming performance. Our findings reveal two distinct wake patterns: a single-row structure at lower Strouhal numbers (St⩽0.25) and a double-row configuration at higher St (St⩾0.3). Increasing wavelength generally enhances thrust production by reducing both pressure and friction of drag components. Additionally, we identify critical vortex interactions between the front and hind flippers, with destructive interference occurring at lower St and constructive patterns emerging at higher St. Circulation analysis confirms stronger vortex formation at higher St andλ∗, particularly during the left stroke phase. These results provide novel insights into the hydrodynamic mechanisms underlying seal locomotion and contribute to our understanding of efficient aquatic propulsion systems.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioinspiration & BiomimeticsMême sujetFluid Dynamics Simulations and InteractionsTravaux en français237 207