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Enregistrement W2156004136 · doi:10.2514/6.2007-5552

Cryogenic Pressure Control Modeling for Ellipsoidal Space Tanks

2007· article· en· W2156004136 sur OpenAlexaff
Alfredo López, Gary Grayson, Frank O. Chandler, Leon Hastings, Ali Hedayat

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensAlpha Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesMarshall Space Flight CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPressure controlSpace (punctuation)EllipsoidComputer scienceControl (management)Aerospace engineeringControl theory (sociology)MechanicsMechanical engineeringPhysicsEngineeringArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A computational fluid dynamics (CFD) model is developed to simulate pressure control of an ellipsoidal-shaped liquid hydrogen tank under external heating in normal gravity. Pressure control is provided by an axial jet thermodynamic vent system (TVS) centered within the vessel that injects cooler liquid into the tank, mixing the contents and reducing tank pressure. The two-phase cryogenic tank model considers liquid hydrogen in its own vapor with liquid density varying with temperature only and a fully compressible ullage. The axisymmetric model is developed using a custom version of the commercially available FLOW-31) software. Quantitative model validation is ,provided by engineering checkout tests performed at Marshall Space Flight Center in 1999 in support of the Solar Thermal Upper Stage_ Technology Demonstrator (STUSTD) program. The engineering checkout tests provide cryogenic tank self-pressurization test data at various heat leaks and tank fill levels. The predicted self-pressurization rates, ullage and liquid temperatures at discrete locations within the STUSTD tank are in good agreement with test data. The work presented here advances current CFD modeling capabilities for cryogenic pressure control and helps develop a low cost CFD-based design process for space hardware.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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