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Enregistrement W1633990046 · doi:10.1121/1.4927092

Effect of a resistive load on the starting performance of a standing wave thermoacoustic engine: A numerical study

2015· article· en· W1633990046 sur OpenAlexaff
Lin Ma, Catherine Weisman, Diana Baltean-Carlès, Ivan Delbende, Luc Bauwens

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Thermodynamic Systems and Engines
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermoacousticsMach numberThermoacoustic heat engineHeat exchangerMechanicsStanding waveAcousticsResonatorNonlinear systemResistive touchscreenFlow (mathematics)PhysicsMaterials scienceMathematicsThermodynamicsEngineeringOpticsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of a resistive load on the starting performance of a standing-wave thermoacoustic engine is investigated numerically. The model used is based upon a low Mach number assumption; it couples the two-dimensional nonlinear flow and heat exchange within the thermoacoustic active cell with one-dimensional linear acoustics in the loaded resonator. For a given engine geometry, prescribed temperatures at the heat exchangers, prescribed mean pressure, and prescribed load, results from a simulation in the time domain include the evolution of the acoustic pressure in the active cell. That signal is then analyzed, extracting growth rate and frequency of the dominant modes. For a given load, the temperature difference between the two sides is then varied; the most unstable mode is identified and so is the corresponding critical temperature ratio between heater and cooler. Next, varying the load, a stability diagram is obtained, potentially with a predictive value. Results are compared with those derived from Rott's linear theory as well as with experimental results found in the literature.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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