Analyse et modélisation des pertes dans une grille rectiligne decompresseur avec jeu
Bibliographic record
Abstract
Cette étude numérique s'intéresse à l'écoulement de jeu dans la configuration de grille rectiligne d'aubes de compresseur du laboratoire de Virginia Tech (VT).Des simulations incompressibles sont réalisées s'appuyant sur les équations aux moyennes de Reynolds (RANS) pour différents débits tout en conservant le nombre de Reynolds de 4 × 10 5 .L'écoulement dans la grille au point optimal est validé avec les mesures expérimentales.Par la suite, les pertes visqueuses dans les couches limites, le sillage et le jeu sont quantifiées pour les différents débits simulés.Les pertes associées à l'écoulement de jeu sont par la suite employées pour évaluer, dans cette configuration de grille rectiligne, le modèle empirique de pertes proposé par Deveaux et al. (2020).Le changement de débit modifie l'état du tourbillon de jeu et les différents paramètres du modèle sont alors calibrés pour la grille VT en fonction du débit.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".