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Enregistrement W2023396035 · doi:10.1115/1.4024043

Effects of Scalloping on the Mixing Mechanisms of Forced Mixers With Highly Swirling Core Flow

2013· article· en· W2023396035 sur OpenAlexafffund
Alex Wright, Zhijun Lei, Ali Mahallati, Mark Cunningham, Julio Militzer

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensDalhousie UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésMechanicsMixing (physics)TurbulenceMaterials scienceVortexReynolds numberSuctionNozzleThrustReynolds-averaged Navier–Stokes equationsPhysicsMeteorologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a detailed experimental and computational investigation of the effects of scalloping on the mixing mechanisms of a scaled 12-lobe turbofan mixer. Scalloping was achieved by eliminating approximately 70% of the lobe sidewall area. Measurements were made downstream of the mixer in a co-annular wind tunnel, and the simulations were carried out using an unstructured Reynolds averaged Navier–Stokes (RANS) solver, Numeca FINE/Hexa, with k-ω SST model. In the core flow, the swirl angle was varied from 0 deg to 30 deg. At high swirl angles, a three-dimensional separation bubble was formed on the lobe's suction surface penetration region and resulted in the generation of a vortex at the lobe valley. The valley vortex quickly dissipated downstream. The mixer lobes removed most of the swirl, but scalloped lobes removed less swirl in the region of the scalloped notch. The residual swirl downstream of the scalloped mixer interacted with the vortices and improved mixing rates compared to the unscalloped mixer. Core flow swirl up to 10 deg provided improved mixing rates and reduced pressure and thrust losses for both mixers. As core flow swirl increased beyond 10 deg, the mixing rate continued to improve, but pressure and thrust losses declined compared to the zero swirl case. Lobe scalloping, in high swirl conditions, resulted in better mixing and improved pressure loss over the unscalloped mixer but at the expense of reduced thrust.

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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,351

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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