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Record W7025200583

Ãtude de l'interaction des ondes de choc avec la glace à l'interface air-glace

2003· other· fr· W7025200583 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2003
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
Topic3D Shape Modeling and Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHeat wavePoison controlMotion study
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire décrit sur une nouvelle méthode pour briser la glace en utilisant les ondes de choc. Le travail effectué a consisté à concevoir, fabriquer et caractériser un dispositif pouvant focaliser des ondes de choc dans l'air. Trois réflecteurs elliptiques ont été utilisés de façon à focaliser des ondes de choc sur un disque de glace. Les ondes de choc sont générées par une décharge électrique d'environ 10 kV dans l'air à -4,5°C au foyer primaire du réflecteur. Les échantillons de glace qui ont un diamètre de 8,5 cm et une épaisseur variant de 3 à 10 mm, sont placés au foyer secondaire. L'efficacité des réflecteurs a été caractérisée dans les directions axiales et radiales à l'aide d'un capteur de pression commercial. La pression maximale enregistrée au point focal est de 400 kPa (près de quatre fois la pression atmosphérique) avec un temps de montée de 2 us. La rupture complète a été observée sur des échantillons d'une épaisseur maximale de 9,2 mm après un seul passage de l'onde de choc. Les échantillons dont l'épaisseur est comprise entre 9,2 et 10 mm se fracturent après plusieurs coups et finalement ceux dont l'épaisseur est supérieure à 10 mm ne se fracturent pas. Le processus de rupture semble être reliée à un processus de flexion en domaine fragile. Une hypothèse, reliée à la présence des bulles dans les échantillons de glace, a été proposée pour expliquer la rupture de ceux-ci par plusieurs coups successifs.
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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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.601
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.153
Teacher spread0.150 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

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