CFD Simulations of Full Surface Passive Effusion Mass Injections in a Rectangular S-Bend Diffuser
Notice bibliographique
Résumé
A coarse grid CFD methodology was employed to simulate internal flow passages with full coverage effusion cooling by imposing momentum sinks on effusion cooled surfaces based on a perforated plate pressure loss analogy. The methodology was implemented by specifying 1D Porous Jump boundary conditions (available in ANSYS FLUENT) on the effusion cooled surfaces. Numerical simulations were conducted based on the experimental data of an S-duct diffusing passage where ambient air was passively drawn into the sub-atmospheric passage along the different effusion surfaces with 1 mm diameter holes spaced 4 mm apart. The porous wall simulations were also compared to an alternative CFD approach with mass inlet boundary specified on the effusion surfaces. The proposed porous wall model is promising for practical design applications with the reasonable simulations of the S-duct flow fields with effusion injections. A reasonable accuracy in the results of injection mass flow rates was also obtained for the different effusion configurations. Discrepancies in the simulations of flow momentum components were mainly contributed to the diminishing effects of discrete injections at the aft-section of cooling surface due to the development of a shear layer across the free surfaces (porous jump boundaries) between the main flow and coolant flow.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».