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Enregistrement W2253871875

Numerical Investigation of Flow Properties of Rotating Detonation Engines

2014· article· ko· W2253871875 sur OpenAlexaboutno aff
Dan Wu, Jianping Wang

Notice bibliographique

Revue한국전산유체공학회 학술대회논문집 · 2014
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetonationCombustorMechanicsNozzleShock waveFlow (mathematics)Shock (circulatory)PhysicsEuler equationsCombustionThermodynamicsChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on Euler equations with one-step chemical reaction model, 3D numerical simulations of rotating detonation engine (RDE) are performed to investigate flow properties inside its combustor in detail. It is found that most of the flow field inside the combustor of RDE is under subsonic state. At the exit of the combustor, all detonation products exhaust subsonically. Thus, RDE needs a Laval tail nozzle to increase its performance. Near the areas of the detonation wave, the shock wave reflections, the interface between reactants and products, and the contact surface, the radial velocity is large; however, it’s still small and its effects on the performance of RDE can be ignored, compared with the corresponding circumferential and axial velocities. After the detonation wave, the circumferential velocity increases abruptly. While the oblique shock wave seeps, both the circumferential and axial velocities increase. At the exit of the combustor, the circumferential energy flux is about 20% of the total energy flux. This will cause energy loss and reduce RDE performance.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,189 · 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.

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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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