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Enregistrement W2100032946 · doi:10.1115/gt2002-30007

Ejector Pumping Enhancement Through Pulsing Primary Flow

2002· article· en· W2100032946 sur OpenAlexaff
P. J. Vermeulen, V. Ramesh, Daniel Miller, Patrick Yagle, Erich Bender

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific Research
Mots-clésInjectorEntrainment (biomusicology)Materials scienceMass flow rateMechanicsAcousticsSuctionVolumetric flow rateFlow (mathematics)Stagnation pressurePhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational Fluid Dynamics analysis for a novel pulsed-ejector showed that the pumping effectiveness (ratio of secondary (entrainment) to primary mass flow rate) was significantly increased relative to the unpulsed ejector, and that this was optimized by pulsing at off-resonance (3250 Hz) to the fundamental (2000 Hz) of the ejector. Testing of a novel model pulsed-ejector confirmed strong response for pulse frequencies less than half of the fundamental frequency of about 746 Hz. Acoustic driver frequency response limitations only allowed testing at less than the experimental fundamental frequency. Specifically pumping effectiveness was increased by up to five times, and even more in suction performance, for only 150 W electrical power at the acoustic driver input. Optimum performance was at a frequency of about 250 Hz, and the acoustic drive produced a small but significant increase in the flow stagnation pressure. The results demonstrate important research potential for the novel pulsed-ejector.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,179 · 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.

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

Citations8
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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