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Enregistrement W4413465854 · doi:10.1063/5.0280833

Aspect ratio effects on flow past a bed-mounted emergent cylinder

2025· article· en· W4413465854 sur OpenAlexafffund
Vesselina Roussinova, Ram Balachandar

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsMechanicsFlow (mathematics)CylinderFlow visualizationAspect ratio (aeronautics)Aerospace engineeringClassical mechanicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wake characteristics of an emergent bed-mounted circular cylinder of diameter d are investigated for intermediate aspect ratios located within a fully developed turbulent boundary layer using particle image velocimetry. The Reynolds number based on flow depth (H) and bulk velocity (Um) is 24 700, and the aspect ratio (AR), defined as the ratio of H/d, is varied from 1.7 to 6.7. The impact of AR on time-averaged flow statistics including mean velocity, Reynolds stresses, flow anisotropy, and two-point correlations was analyzed in the vertical central plane and across three spanwise planes. This study builds upon the earlier work of Heidari et al. [Phys. Fluids 29(6), 065111 (2017)], which investigated an emergent, bed-mounted cylinder with AR = 11. The results reveal that the flow topology and coherent structures in the wake are influenced by AR across all measurement planes. In the low AR cases, detached reverse flow regions were observed near the bed, as bed friction interferes with the formation of the von Kármán vortex street. Proper orthogonal decomposition (POD) reveals a decrease in energy content in the near-bed plane with increasing AR consistent with enhanced small-scale activity. In contrast, the trend is reversed in the mid-depth and near-free surface planes, where turbulent kinetic energy becomes concentrated in the low-order modes as AR increases. Furthermore, for AR = 1.7, the POD modes are highly correlated throughout the flow depth, whereas higher AR cases show weaker correlations, indicating complex flow structures.

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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'admission2
Résumé présentoui

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