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Enregistrement W1973839068 · doi:10.1115/gt2008-51402

Harmonic Analysis of Jet Mixing

2008· article· en· W1973839068 sur OpenAlexaff
Joan Boulanger, Sean Yun, Lei‐Yong Jiang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsCombustorCombustion chamberCombustionTurbulenceMixing (physics)Jet (fluid)PhysicsLaminar flowInstabilityControl theory (sociology)AcousticsComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of low-pollution gas turbine engines has been calling for the development on new technologies. Lean premixed combustion is one of them but tends to be accompanied by combustion instabilities. Some instabilities are caused by coupling between the combustion zone and upstream fuel/air mixing chamber. Acoustic oscillations in the mixing chamber lead to variation of mixture distribution in the combustion zone. On the other hand, the instability itself may improve the turbulent mixing that mitigates these equivalence ratio fluctuations. The goal of this study is to gain knowledge of the fundamental mechanisms of harmonically perturbed jet mixing in air. A jet is considered as a system on which a harmonic analysis is performed. The input parameter is a modulated velocity to induce perturbation. The output parameter is the whole flow field, particularly the statistics of mixture fraction distribution. The tool is a high-order compressible direct numerical simulation code. It is demonstrated that the system can be qualified as a band-pass filter. The efficiency of mixing reaches a maximum for a modulation frequency comparable to the natural mode of a laminar jet. This study suggests that the characteristic frequency of the system to improve mixing can be inferred from the investigation of the natural mode of this system and vice versa.

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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,376

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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