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Enregistrement W4412699975 · doi:10.11159/ffhmt25.239

Form and Friction Drag Coefficients of Fine Screens: Streamlined and Rectangular Bar Profiles

2025· article· en· W4412699975 sur OpenAlexvenueno aff
Cumhur Ozbey, Serhat Küçükali

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHacettepe Üniversitesi
Mots-clésBar (unit)DragDrag coefficientParasitic dragMaterials scienceMechanicsPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two different bar geometries of the fine screens used at the water intakes of hydropower plants, namely the streamlined Oppermann profile and the conventional rectangular profile, were numerically investigated to determine the corresponding form and friction drag coefficients.For both bar profiles, the bar thickness and the total bar length were s = 0.006 m and L = 0.083 m, respectively.FLOW-3D software was used to perform the simulations, where the Large Eddy Simulation (LES) was applied with a uniform mesh size of 0.001 m.Three different bar spacings of 4, 6, and 10 mm were tested under eight different approach velocities corresponding to bar Reynolds number and Reynolds number defined for bar length ranges of 300<Reb<2400 and 4150<ReL<33200, respectively.It was revealed that both form and friction drag coefficients are highly dependent on the shape of the bar.Accordingly, the average form drag coefficients for the Oppermann and rectangular bar profiles were found to be 1.20 and 3.23, respectively.Similarly, the average friction drag coefficients were obtained as 0.31 and 0.57, respectively.Also, for both bar geometries, it was shown that the form drag coefficient decreased until a certain limit of around Reb=103 and remained almost constant despite the ongoing increase in the bar Reynolds number.However, as the ReL increased, we observed a continuous reduction in the friction drag coefficient, which aligns with the analytical solutions.Moreover, both bar profiles yielded significantly higher form drag coefficients for narrower bar spacing.This result points out a strong correlation between the form drag coefficient and the head losses generated by fine screens at water intakes.Numerical analysis revealed that the form drag accounts for approximately 80% of the total drag, significantly contributing to the head losses at fine screens.

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 enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,342

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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