MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1973989205 · doi:10.1115/gt2010-22230

Performance of a Round Ejector With 22.5° Bent Entraining Diffuser

2010· article· en· W1973989205 sur OpenAlexafffund
Qi Chen, A. M. Birk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensQueen's UniversityAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInjectorDiffuser (optics)NozzleInletBent molecular geometryAnnulus (botany)MechanicsMaterials scienceFlow (mathematics)Mechanical engineeringOpticsEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents experimental data for the performance of a round ejector with a 22.5° bent entraining diffuser. The experiments were carried out on a hot gas wind tunnel that could provide primary mass flow rates up to 2.2 kg/s at ambient temperature and 1.8 kg/s at 500°C. Velocity, pressure and temperature were measured in the annulus upstream of the primary nozzle, on the mixing tube and diffuser walls, at the diffuser gap inlets and at the diffuser exit. The inlet flow swirl angle and flow temperature were varied to study their effect on ejector pumping, wall pressure, and wall temperature distribution. The data from bent ejectors were compared with similar data for a round straight ejector. The results showed that the 22.5° bent entraining ejector had better hot core cooling performance than the straight entraining ejector since the hot core was cooled by the tertiary flow more efficiently at the outer side of the bend.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,354

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRefrigeration and Air Conditioning TechnologiesTravaux en français237 207