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Enregistrement W2135604850 · doi:10.2514/6.2006-989

Evaluation of a Particle Method for the Ellipsoidal Statistical Bhatnagar-Gross-Krook Equation

2006· article· en· W2135604850 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Burt, Iain D. Boyd

Notice bibliographique

Revue44th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAir Force Research Laboratory
Mots-clésEllipsoidParticle (ecology)PhysicsComputer scienceStatistical physicsApplied mathematicsMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A particle method is presented for the numerical simulation of rarefied gas flows, based on the ellipsoidal statistical Bhatnagar-Gross-Krook (ES-BGK) model of the Boltzmann equation. The simulation procedure includes consideration of rotational nonequilibrium, and enforces exact momentum and energy conservation for a mixture involving monatomic and diatomic species. This method is applied to the simulation of a nozzle flow of the type associated with cold-gas spacecraft thrusters, and flowfield characteristics are compared with experimental data as well as results from direct simulation Monte Carlo (DSMC) and Navier-Stokes simulations of the same flow. The ES-BGK method is shown to allow for a relatively high degree of accuracy in transitional flow regimes, while avoiding the intermolecular collision calculations which typically make the DSMC simulation of low Knudsen number flows prohibitively expensive. I. Introduction n te im the design and performance analysis of low-thrust spacecraft propulsion systems, various numerical simulation chniques may be employed to determine efficiency, thrust characteristics, or the potential for plume pingement and contamination on spacecraft surfaces. A particular challenge in the simulation of small thrusters involving a chemically inert neutral gas, such as electro-thermal or cold-gas thrusters, is the accurate consideration of a wide range of Knudsen number regimes. In a typical thruster of this type, gas is expelled through a convergentdivergent (Laval) nozzle into a near vacuum, with subsonic near-equilibrium flow in the convergent section of the nozzle. As the gas accelerates through the divergent section beyond the nozzle throat, a subsonic boundary layer grows along the wall, while a supersonic core-flow region exists around the nozzle centerline. The gas density continues to decrease with downstream distance through the nozzle, and rarefaction effects become more prominent within both the supersonic and subsonic regions. Here the gas velocity distribution begins to diverge significantly from the equilibrium limit, and thermal energy is increasingly distributed non-uniformly among the translational and internal degrees of freedom. Beyond the nozzle exit plane, these nonequilibrium effects continue to increase as the gas rapidly expands and thermal energy is converted into energy associated with bulk motion of the exhaust flow. Rotational freezing occurs due to the large gradients and low collision frequency, and the flow approaches the free molecular limit within a short distance of the nozzle exit, particularly at points far from the nozzle centerline. I The simulation of highly rarefied flows, as described above for the divergent nozzle region and plume, is typically performed using the direct simulation Monte Carlo (DSMC) method of Bird. 1 This method approximates a numerical solution to the Boltzmann equation – the governing equation for dilute gas flows based on a statistical representation of molecular velocities – by decoupling in time the collision and advection terms in the equation. A large number of particles, each representing a large number of atoms or molecules, are tracked through a computational grid, and are sorted into cells according to their location. During each time step, some fraction of the particles in a cell collide with each other, and probabilistic techniques are used for calculations of individual collisions. All particles are then moved through the grid according to assigned velocities, and particles are created or removed at inflow and outflow boundaries. Finally, macroscopic quantities are sampled by averaging various particle properties in each cell, and the process is then repeated at the next time step. The DSMC method has been shown to provide accurate solutions for highly rarefied nozzle and plume flows, 2

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations55
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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