Experimental and Computational Study of Mixing Mechanisms in an Axisymmetric Lobed Mixer
Notice bibliographique
Résumé
The mixing mechanisms downstream of an axisymmetric 12-lobed mixer are studied through a combined experimental and computational investigation. A series of simulations based on the unsteady Navier–Stokes equations are used to identify the relative roles of large-scale, instability-driven transient flow structures and smaller-scale turbulence on the flow development within and downstream of the lobed mixer. Medium- and large-scale unsteady motions are captured by the fine spatial and temporal resolution of the unsteady Reynolds-averaged Navier–Stokes simulations, and small-scale turbulence is captured using shear-stress transport and scale-adaptive shear-stress transport turbulence models. The simulations are validated against four-wire thermal anemometry measurements in a scaled lobed-mixer wind-tunnel model with turbulent, axial inflow conditions. Favorable agreement between the measured and simulated flowfields demonstrates the predictive capability of the simulations. The simulation results illustrate the creation of streamwise vorticity in the lobes and its subsequent interaction with the spanwise vorticity shed from the trailing edge of the lobed mixer. The extent of this interaction is shown to strongly affect the mixing of the flow downstream of the lobed-mixer discharge plane. The results also illustrate that the large-scale transient flow structures are significantly weakened by smaller-scale turbulence present in the flow, establishing the role of smaller-scale turbulence in mixing the flow downstream of the lobed mixer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».