MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983431839 · doi:10.7158/m12-038.2013.11.2

Validation of KIVA II simulation results with experimental data

2013· article· en· W1983431839 sur OpenAlexfundno aff
Lucky Anetor

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Mechanical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Bureau for International Education
Mots-clésTurbulencePiston (optics)MechanicsComputational fluid dynamicsCombustion chamberTurbulence kinetic energyRoot mean squareRange (aeronautics)PhysicsOpticsEngineeringCombustionAerospace engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combined study based on laser Doppler velocimetry measurements and numerical simulation was undertaken in order to validate the KIVA II numerical code. A rapid intake and compression machine was used for the experimental studies, while the numerical calculations were performed with the KIVA II computational fluid dynamics code. The k-ॉ turbulence model was used to represent the effects of turbulence. The measured mean radial and tangential velocities were found to be generally higher than their computed counterparts. The differences between these velocities range from 3.5% to 7% in magnitude for the re-entrant bowl chamber while they vary from 5% to 11% for the bowl-in-piston combustion chamber configuration. The measured values of the turbulence intensity close to the bowl axis in the re-entrant bowl chamber configuration were fairly accurately predicted, but the quality of the prediction diminishes as the bowl entrance region was approached. The values of the turbulence intensity were however, poorly reproduced near the axis of the bowl-in-piston chamber assembly. The experimental and predicted values of turbulence were found to differ by between 7% to 20% (re-entrant chamber) and 13% to 20% (bowl-in-piston). The results of the experimental data that were obtained from this study show that the random uncertainties in the mean radial and tangential velocities for both chamber configurations range from ±13.2% to ±19.2%, while the uncertainties in the root mean square velocities were about ±14.1%.

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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,421

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralian Journal of Mechanical EngineeringMême sujetCombustion and flame dynamicsTravaux en français237 207