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Enregistrement W4415254848 · doi:10.1088/1748-3190/ae142c

Mechanism of formation of wake patterns behind two staggered in-phase pitching foils

2025· article· en· W4415254848 sur OpenAlexafffund
Priscila Scarlet Portocarrero Mendoza, Ahmet Gungor, Arman Hemmati

Notice bibliographique

RevueBioinspiration & Biomimetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésWakeStrouhal numberVortexReynolds numberKinematicsKármán vortex streetVortex sheddingFlow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanism of wake formation behind two staggered in-phase pitching foils is numerically investigated over a range of Strouhal numbers (0.15<St<0.4), Reynolds numbers (1000<Re<10000), and horizontal (1c<h<3c) and vertical (0.5c<v<2c) foil separation distances, wherecis the foil chord. First, two flow patterns are identified, constituting merged and separated wakes. These are characterized in wake maps to explain the role of geometric and kinematic parameters in the wake formation. Relevant geometric thresholds for the formation of different wake topologies are identified, and their correspondence to kinematics is explained. This provides a wake evolution mechanism that explains the formation of these patterns. This mechanism is triggered by the interaction of upper and lower wakes, which results in the rearrangement of vortex pairs downstream. The interaction and resultant flow patterns change with the offset position of the upper wake, which is given by the horizontal and vertical placement of the upper foil. A wide range of separation distances in staggered foils enables, for the first time, the study of interactions between an external vortex and a vortex street. This allows the mechanisms of wake pattern formation triggered by this interaction to be explored. A novel wake model is proposed to explain this interaction, which consistently holds for different Reynolds numbers.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,539

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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