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Enregistrement W4412068278 · doi:10.3390/fluids10070177

Experimental Investigation of the Entrainment Mechanism in Circular and Lobed Hemispherical Jets

2025· article· en· W4412068278 sur OpenAlexaff
Saad Aldossary, Mouhammad El Hassan, Nikolay Bukharin, Kamel Abed-Meraïm, Anas Sakout

Notice bibliographique

RevueFluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensSAIT Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrainment (biomusicology)Mechanism (biology)MechanicsPhysicsOpticsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Better mixing in the near-field region of jets with their surrounding fluid is of high interest for several industrial applications. Passive control that involves jet geometry modifications as compared to the traditional circular design is used in the present work. An analysis of the entrainment mechanism in the near jet-exit field is proposed for innovative hemispherical nozzles (circular and six-lobed). High-speed Time-Resolved Particle Image Velocimetry (TR-PIV) measurements are used to experimentally characterize the entrainment mechanism in these jets. The distributions of mean entrainment rates, shear layer growth, and momentum flux are investigated along the longitudinal direction within the near-field region of both circular and lobed hemispherical jets. Significant entrainment enhancement is found using the hemispherical geometry as a passive-control method. By comparing both investigated hemispherical nozzle geometries, it has been demonstrated that the lobed nozzle provides higher mixing rates compared to the circular jet. This enhancement in mixing can be attributed to the stronger streamwise vortex structures generated by the lobed nozzle geometry, which promote increased entrainment of the surrounding fluid.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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