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Enregistrement W4411184791 · doi:10.1063/5.0271690

Droplet impact on a mesh wetted underneath

2025· article· en· W4411184791 sur OpenAlexaff
Shaoqiang Zong, Wentong Zhang, Jiguang Hao, J. M. Floryan

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesOverseas Expertise Introduction Project for Discipline InnovationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Droplet impacts on meshes are ubiquitous in applications where the mesh becomes wetted following even a single impact. The wetting morphology is diverse due to the mesh's leakage characteristics, but its effects on impact outcomes are yet to be explored. Here, droplet impact on a mesh wetted underneath was investigated using high-speed photography, with special attention paid to the influence of the height of the hanging droplet, the mesh size, and the Weber number. It was found that the threshold Weber number corresponding to the generation of secondary droplets initially increased and then decreased as the height of the hanging droplet increased and decreased as the mesh pore size increased. A semi-empirical model was proposed, capable of reproducing the nonmonotonic dependence between the threshold Weber number and the height of the hanging droplet. Slightly above the threshold Weber number, only one secondary droplet was generated, whose diameter increased with the hanging droplet's height, and its magnitude was similar to the impacting droplet. A further increase in the Weber number resulted in additional secondary droplets with smaller diameters. However, the diameter of the first secondary droplet was always of the same order of magnitude as the impacting droplet. The spray efficiency increased with an increase in the Weber number and the height of the hanging droplet, even well above 1, indicating that the impact can decrease the liquid mass that remains attached underneath the mesh.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,509

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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