MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1603039349 · doi:10.1115/gt2015-42749

Investigation of Annular Jet Flows in a Subsonic Air-Air Ejector With Multi-Ring Entraining Diffuser

2015· article· en· W1603039349 sur OpenAlexaff
A. Namet-Allah, A. M. Birk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsTurbulenceDiffuser (optics)MechanicsReynolds-averaged Navier–Stokes equationsNozzleInjectorJet (fluid)Mechanical engineeringMaterials scienceEngineeringPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current paper presents a cold flow simulation study of a low Mach number air-air ejector with a four ring entraining diffuser that is used in a variety of applications including infrared (IR) suppression of exhaust from helicopters and fixed wing aircraft. The main objectives of this investigation were to identify key issues that must be addressed in successful CFD modelling of such devices, and recognize opportunities to improve the performance of these devices. Two-dimensional CFD simulations were carried out using commercial software, Ansys14. Studies of mesh and domain size sensitivity were made to ensure the CFD results were independent of both factors. A turbulence model independence study using k-ε, k-ω and RSM turbulence models was performed to figure out the appropriate turbulence model that produced the best agreement with the experimental data for several of ejector performance criteria. The measured flow properties in the annulus were used as input boundary conditions for the CFD simulations. However, in the comprehensive turbulence model study, the measured flow parameters at the nozzle exit were also applied as inlet boundary conditions for the CFD simulations. The measured flow velocity at the nozzle exit, at one centerline section inside the mixing tube and at the diffuser exit and the system pressure recovery were compared with the CFD predictions. The ejector pumping ratios, back pressure coefficient and diffuser gap velocities were also compared. It was found that the RANS-based CFD predictions were sensitive to the changes in the ejector domain size, mesh refinement and inlet boundary condition locations. With the annulus inlet boundary conditions, the tested turbulence models under predicted the size of the core separation downstream of the system, back pressure, pumping ratio and pressure recovery in the mixing tube and diffuser. However, the ability of the RNG turbulence model to predict the ejector performance parameters was better than that of the other turbulence models at all inlet flow conditions. Nevertheless, applying the inlet boundary conditions at the nozzle exit enhanced the capability of the RANS-based turbulence model particularly in predicting the ejector pumping ratios, pressure recovery and the size of the core separation. Finally, the acceptable agreement between the experimental data and the CFD predictions provides a valid tool to continue improving these devices using CFD techniques.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,367

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,185 · 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'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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRefrigeration and Air Conditioning TechnologiesTravaux en français237 207