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Enregistrement W7042614567

Rayleigh-Taylor instability of a thin elastic solid loaded by a shock wave

2024· dissertation· en· W7042614567 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésInstabilityShock waveShock (circulatory)Work (physics)Stability (learning theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth of instability in a thin elastic solid accelerated by a gasdynamic shock tube is studied experimentally.Elastomers of different thicknesses, initial perturbation wavelengths, and initial perturbation amplitudes are examined-the initial perturbations are sinusoidal.Elastomer materials are used because of their hyperelasticity and very low elastic shear moduli, properties which facilitate examining the phenomenon of interest in a laboratory-scale, lowpressure shock tube.The samples are lightly supported in the shock tube test section to avoid the influence of boundary effects.The gas shock reflects off the sample, causing it to accelerate due to the reflected shock pressure.The dynamics of the sample is recorded using high-speed videography and photonic Doppler velocimetry (PDV) with the PDV configuration tracking the velocity of individual perturbation peaks and troughs of the sample free surface.The experimental results are compared against analytical Rayleigh-Taylor stability boundaries and amplitude growth rates found in the literature.Agreement between experiments and theory is found in that the samples that are predicted by theory to be unstable do experimentally display large perturbation amplitude growth while the samples predicted by theory to be stable experimentally display no significant perturbation amplitude growth.Although front authored by a single man, this thesis could not have seen the light of day without the help, support, and insight of many.Chief amongst the supporters stands my thesis advisor, Professor Andrew J. Higgins who provided me throughout my academic journey with an honest mentor-student relationship both in and out of the laboratory.Thanks to him my trek through graduate school was a genuine apprenticeship filled with discoveries and learning experiences, experiences which in turn have equipped me with a robust set of technical, ethical, and even administrative competences that are sure to be of great use throughout the remainder of my life.Thank you Professor for helping little ol' me stretch my horizon beyond the narrow scope of my tenderfoot gaze.Gratitude is also extended to Professor Jason Loiseau and Professor Oren Petel for their useful input with regards to all manners PDV.Lemuel Santos of General Fusion Inc. is also thanked for assistance with the PDV data processing

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
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