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Enregistrement W2018595492 · doi:10.1115/gt2007-27643

Experimental and CFD Study of an Exhaust Ejector With Round Entraining Diffuser

2007· article· en· W2018595492 sur OpenAlexafffund
Qi Chen, A. M. Birk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputational fluid dynamicsDiffuser (optics)InjectorMechanicsFluentNozzleInletTurbulenceAnnulus (botany)Materials scienceMechanical engineeringEngineeringPhysicsOpticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents experimental and CFD data for the performance of a round straight air-air ejector with a 4-ring entraining diffuser. The effects of inlet swirl angle and flow temperature on the ejector pumping, back pressure, wall pressure distribution, and diffuser pressure recovery were studied. The ejector experiments were carried out on a hot flow wind tunnel that can provide primary flow rates up to 2.2 kg/s at ambient temperature and 1.8 kg/s at 500°C. Velocity, pressure and temperature measurements were taken in the annulus upstream of the primary nozzle, on the mixing tube and diffuser walls, and at the mixing tube and diffuser ring exits. A parallel computational study was conducted along with the experimental study. A commercial CFD solver, Fluent 6.216, was used for simulation. The Realizable k-ε turbulence model and non-equilibrium wall functions were implemented on the cases. The CFD inlet boundary conditions were chosen to replicate the experimental configuration.

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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,212

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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