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Enregistrement W2316846166 · doi:10.1504/ijvnv.2015.075169

Numerical modelling of multiphase flow-induced noise and vibration in a poppet valve

2015· article· en· W2316846166 sur OpenAlexaff
Chenguang Li, Fue Sang Lien, Eugene Yee, Mike Dong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Vehicle Noise and Vibration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationNoise (video)MechanicsFlow (mathematics)Transient (computer programming)TurbulenceMultiphase flowAcousticsVortexCompressibilityEngineeringPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A deeper understanding of the multiphase flow-induced noise and vibration in a dynamic valve is of critical importance to the automotive industry. A two-dimensional axis-symmetric Eulerian multiphase flow model that incorporates a fluid-structure interaction capability was used to facilitate the modelling of the complicated two-phase flow through the poppet valve. The validation results provide confirmation that the model developed in this study should provide credible predictions. A spectral analysis of the transient pressure force on the poppet revealed the presence of a strong cyclical behaviour consisting of two major components: a low-frequency peak located at about 87 Hz associated with the frequency of the poppet vibration is the source of the mechanical noise, and a high-frequency peak located from about 450 to 970 Hz associated with compressibility effects and the unsteady vortex motions is the source of the turbulence noise.

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)0,000
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,341

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 savante0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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