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Enregistrement W2235953214 · doi:10.2514/1.j054440

Two-Zone Model for Predicting the Trajectory of Liquid Jet in Gaseous Crossflow

2016· article· en· W2235953214 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAIAA Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMechanicsReynolds numberPenetration (warfare)Jet (fluid)Mass fluxDragSurface tensionWeber numberMaterials sciencePlumeThermodynamicsNozzlePhysicsMathematicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hybrid Eulerian–Lagrangian approach was used to develop a model for predicting the penetration of a liquid jet in a subsonic gaseous crossflow. This was achieved by taking into account the effect of all forces acting on the jet, including drag, gravitation, and surface tension, as well as the mass shedding from the liquid column. The effect of mass shedding from the liquid column and jet Reynolds number on the spray penetration height was also studied. It was found that, although the momentum flux ratio plays a predominant role in the prediction of a liquid jet column, the liquid jet penetration can be affected when changing the ambient temperature and pressure (or gas to liquid density and viscosity ratio), especially when holding constant and jet velocity . Two correlations were developed in the form of sinusoidal-exponential and logarithmic function for the prediction of liquid column and droplets’ plume regions, respectively. The proposed correlations are capable of predicting jet penetration of different liquids in a subsonic crossflow at different operating conditions and injection angles. The predictions showed reasonable agreement with published experimental data and empirical correlations.

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.

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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,206

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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