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Enregistrement W2063569743 · doi:10.1115/fedsm2002-31223

Interaction of Shock and Expansion Wave With Solid Particles in Supersonic Flows

2002· article· en· W2063569743 sur OpenAlexafffund
Ali Dolatabadi, J. Mostaghimi, V. A. Pershin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanicsDragMach numberFlow (mathematics)Shock (circulatory)Supersonic speedWave dragShock waveChoked flowPhysicsMomentum (technical analysis)Particle-laden flowsDrag divergence Mach numberTwo-phase flowMaterials scienceClassical mechanicsDrag coefficient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interaction of solid particles with shock and expansions in supersonic flows is analyzed. In this analysis, a dense cloud of solid particulates is modeled by using a fully Eulerian approach. The dispersed flow and the gas flow were considered in the Eulerian frame whereby most of the physical aspects of the gas-particle flow can be incorporated. In addition to the momentum and energy exchanges in the form of source terms appearing in the governing equations, the two phases were strongly coupled by considering the volume fraction of the particulate phase in the equations. The simulation performed for a High Velocity Oxy-Fuel (HVOF) process under typical operating conditions in which the powder loading is high and the two-phase flow is not dilute near the injection port. The simulations showed large variations in the flow regime in the region that most of the particles exist. Unlike the results corresponding to the Lagrangian approach, the flow becomes subsonic near the centerline and the drag force decreases significantly since the relative Mach number is small. The validation experiments showed that the variation of flow regime by changing the relative Mach number could significantly change the particle drag force, and consequently process efficiency.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,277

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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