The Implementation of Poisson Field Analysis Within FLUENT to Model Electrostatic Liquid Spraying
Notice bibliographique
Résumé
The process of electrostatic liquid spraying involves a combination of hydrodynamics, aerodynamics and electrostatics. Many parameters affect the process such as atomizing air pressure, liquid flow rate, nozzle-to-target distance, droplet size, charge-to-mass ratio, etc. The mechanical portion can be directly modeled with the computational fluid dynamics software, FLUENT. Although this software does not provide a direct solution for the electrostatic field, its user-defined functions can be used to solve the Poisson field by incorporating it into the general scalar transport equations within FLUENT. This enables the calculation of the electrostatic force on the charged droplets. The key to this technique is to find the space charge density for different charging models. An air-assisted electrostatic induction charging spray nozzle was modeled for both flat and spherical targets. Coupling between the airflow phase, the droplet discrete phase and the electrostatic field yields the trajectories of the charged droplets. Parameters such as droplet size, charge-to-mass ratio and nozzle-to-target distance were varied to demonstrate their effects on the motion of the charged droplets. The results show that the spray cloud expands with increased droplet charge-to-mass ratio and nozzle-to-target distance due to increased space charge. Thus they need to be independently controlled in order to increase the transfer efficiency and reduce drift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».