Pressure drop and thrust predictions for transonic micronozzle flows
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the expansion of xenon, argon, krypton, and neon gases through a Laval nozzle is studied experimentally and numerically. The pressurized gases are accelerated through the nozzle into a vacuum chamber in an attempt to simulate the operating conditions of a cold-gas thruster for attitude control of a micro-satellite. The gases are evaluated at several mass flow rates ranging between 0.178 mg/s and 3.568 mg/s. The Re numbers are low (8–256) and the estimated values of Kn number lie between 0.33 and 0.02 (transition and slip-flow regime). Direct Simulation Monte Carlo (DSMC) and continuum-based simulations with a no-slip boundary condition are performed. The DSMC and the experimental results show good agreement in the range Kn > 0.1, while the Navier-Stokes results describe the experimental data more accurately for Kn < 0.05. Comparison between the experimental and Navier-Stokes results shows high deviations at the lower mass flow rates and higher Kn numbers. A relation describing the deviation of the pressure drop through the nozzle as a function of Kn is obtained. For gases with small collision cross sections, the experimental pressure results deviate more strongly from the no-slip assumption. From the analysis of the developed function, it is possible to correct the pressure results for the studied gases, both in the slip-flow and transition regimes, with four gas-independent accommodation coefficients. The thrust delivered by the cold-gas thruster and the specific impulse is determined based on the numerical results. Furthermore, an increase of the thickness of the viscous boundary layer through the diffuser of the micronozzle is observed. This results in a shock-less decrease of the Mach number and the flow velocity, which penalizes thrust efficiency. The negative effect of the viscous boundary layer on thrust efficiency can be lowered through higher values of Re and a reduction of the diffuser length.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».