A Comprehensive Numerical Study of Diesel Fuel Spray Formation with OpenFOAM
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The accuracy and robustness of spray models and their implementation in current commercial CFD codes vary substantially. However, common features are that the resulting spray penetration and levels of spray-generated turbulence - two factors that strongly influence the rate of heat released during combustion - are to a great extent grid size-dependent.</div><div class="htmlview paragraph">In the work presented here a new kind of spray model has been implemented and thoroughly tested, under various ambient conditions, in the open source code OpenFOAM. In addition, since the turbulence model applied in simulations is known to strongly affect spray penetration rates, results obtained using both the standard k-ε and RNG k-ε models have been compared.</div><div class="htmlview paragraph">In the new spray model, designated VSB2, the traditional Lagrangian parcel has been replaced by a so-called stochastic blob containing droplets with a distribution of sizes, rather than a number of uniform-sized droplets. These blobs do not interact with the grid directly, but through bubbles of locally determined size. One advantage of the VSB2 spray model is its less grid size dependence due to the interaction with the gas phase in the bubbles instead of the entire grid cell it currently occupies. Another benefit of the model is its robustness, resulting from rigorous calculation of equilibrium values for momentum and thermodynamic (saturation and temperature) parameters affecting transfer rates between the phases ensuring a bounded solution.</div><div class="htmlview paragraph">Results obtained using the code are compared here with experimentally acquired data regarding spray penetration under various ambient conditions. Qualitative comparisons of the evolving spray shapes are also presented.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».