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Enregistrement W2072533192 · doi:10.2298/tsci110911043e

Exergetic analysis of an aircraft turbojet engine with an afterburner

2013· article· en· W2072533192 sur OpenAlexaff
M.A. Ehyaei, A. Anjiridezfuli, Marc A. Rosen

Notice bibliographique

RevueThermal Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbojetExergyNozzleGas compressorEnvironmental scienceBrayton cycleTurbineAutomotive engineeringCombustion chamberMarine engineeringJet engineAerospace engineeringCombustionEngineeringWaste managementChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An exergy analysis is reported of a J85-GE-21 turbojet engine and its components for two altitudes: sea level and 11,000 meters. The turbojet engine with afterburning operates on the Brayton cycle and includes six main parts: diffuser, compressor, combustion chamber, turbine, afterburner and nozzle. Aircraft data are utilized in the analysis with simulation data. The highest component exergy efficiency at sea level is observed to be for the compressor, at 96.7%, followed by the nozzle and turbine with exergy efficiencies of 93.7 and 92.3%, respectively. At both considered heights, reducing of engine intake air speed leads to a reduction in the exergy efficiencies of all engine components and overall engine. The exergy efficiency of the turbojet engine is found to decrease by 0.45% for every 1?C increase in inlet air temperature.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations53
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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