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Enregistrement W1974062949 · doi:10.2514/1.9559

Hypersonic Mixing Enhancement by Compression at a High Convective Mach Number

2004· article· en· W1974062949 sur OpenAlexafffund
Bernard Parent, J. P. Sislian

Notice bibliographique

RevueAIAA Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMach numberMechanicsShock (circulatory)PhysicsOblique shockTurbulenceSupersonic speedMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of an oblique shock and of a Prandtl‐Meyer compression fan on the characteristics of the turbulent mixing of a square-cross-section hydrogen jet in hypervelocity air is presented. The air properties before the compression process are set to those found after the first shock of a two-shock external compression shcramjet inlet at a flight Mach number of 11 and an altitude of 34.5 km. The hydrogen properties are such that the convective Mach number is 1.2, the global equivalence ratio is 0.68, and the pressure of the hydrogen matches the pressure of the air at injection. Also presented is an algebraic expression approximating increase in mixing efficiency growth through compression. The algebraic expression is based on available empirical correlations for the turbulent mixing layer and is simplified for the special case of a high-convective-Mach-number mixing layer in which the Mach numbers of both streams are high. The numerical results are obtained by using the WARP code to solve the Favre-averaged Navier‐Stokes equations closed by the Wilcox kω turbulence model and the Wilcox dilatational dissipation correction, discretized by the Yee‐Roe flux-limited scheme. Results obtained indicate increase in the mixing efficiency growth by 5.7 and 6.3 times through the oblique shock and the compression fan, respectively. Despite generating weaker axial vortices, the compression fan results into a greater increase mixing efficiency growth because of a higher density increase.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations19
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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