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Enregistrement W2071250388 · doi:10.1143/jjap.42.7073

Analysis of Thermal Recovery for SF<sub>6</sub>Gas-Blast Arc within Laval Nozzle

2003· article· en· W2071250388 sur OpenAlexaboutno aff
Ki Dong Song, Byeong Yoon Lee, Kyong Yop Park

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Applied Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueVacuum and Plasma Arcs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleMechanicsComputational fluid dynamicsCurrent (fluid)Arc (geometry)Electric arcTurbulencePrandtl numberThermalChemistryPhysicsThermodynamicsMechanical engineeringHeat transferEngineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we describe a method of estimating the thermal recovery characteristics in a Laval nozzle. The post arc current was calculated according to the decreasing rates of current and the upstream pressures. A two-dimensional differential arc model was used to analyze the arcing phenomena. The radiation energy transport and the turbulence effects were calculated using the semi-experimental arc radiation model and the Prandtl mixing length model, respectively. The electric field and the magnetic field were calculated with the same grid structure used for the simulation of the flow field. The arc model has been coded into "PHOENICS" which is a commercial computational fluid dynamics (CFD) program. In order to investigate the thermal recovery characteristics after current zero, the simulation of steady-state arc of 1000 A DC, the simulation of transient arc generated by the current which decreases with the rate of d i / d t =27.0 and 13.5 A/µs before current zero, and the simulation of hot-gas flow were carried out in an upstream pressure range of 0.68–6.82 MPa. The obtained results were verified by comparison with the test results presented by the research group of GE Co. (General Electric Company).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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