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Enregistrement W2113191422 · doi:10.2514/1.44356

Turbulence Modeling Applied to Flow Through a Staggered Tube Bundle

2010· article· en· W2113191422 sur OpenAlexafffund
You Qin Wang, Peter L. Jackson

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermophysics and Heat Transfer · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development Fund
Mots-clésTurbulenceBundleMechanicsTube (container)Flow (mathematics)Computational fluid dynamicsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both two-dimensional and three-dimensional numerical simulations of the turbulent flow through a staggered tube bundle are presented. The primary aim of the present study is to search for a turbulent model that could serve as an engineering design tool at a relatively low computational cost. In the present study, the performances of the Spalart-Allmaras model, the k-e model, and large eddy simulation are evaluated by comparing their simulation results against experimental measurements. The turbulence models are assessed mainly based on their ability to resolve time-dependent features of the flow related to vortex shedding. Simulations are performed at a Reynolds number of 9300. Overall, the predicted streamwise mean velocity and transverse mean velocity in the present study are in good agreement with measurements, and the results show that the simple one-equation Spalart-Allmaras model could be a very promising tool for numerical simulation of complex turbulent flows, since the Strouhal number obtained by it agrees well with measurements available in the literature for similar tube geometries.

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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,581

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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