Effect of Anisotropy on Particle Deposition in Impinging Jet Flow
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a numerical prediction of particle deposition on an impingement wall for nozzle-tosurface distance, L/D = 2. The continuous phase flow was solved using Reynolds-averaged Navier Stokes (RANS) along with Baseline Reynolds stress turbulence model (RSM-BSL). The particulate phase was simulated using a one-way coupling Lagrangian random-walk eddy-interaction model (EIM). The particle deposition density using turbulent tracking and mean flow tracking was predicted and the effect of the near-wall correction of the normal Reynolds stress component was evaluated. The effect of anisotropic flow using the minimum eddy lifetime is examined. To assess the accuracy of EIM in framework of RANS, large eddy simulation (LES) with Lagrangian particle tracking was used to predict the particle deposition in impinging jet flow. LES prediction was compared to RANS/EIM predictions and experimental data. Moreover, simulation findings demonstrate the superiority of LES compared to RANS/EIM in predicting the particle deposition. The results obtained using RANS/EIM showed that the deposition of the particles using the minimum eddy lifetime and near-wall correction yields close results to LES prediction and the experimental data. In addition, the deposition exhibits a ring-like pattern similar to experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».