A new model based on coupling of MEP/CFD/ILIA for prediction of primary atomization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The maximum entropy principle (MEP) is one of the first methods which was used to predict droplet size and velocity distributions of sprays. Due to some drawbacks of this model, the predicted results are not well matched with experimental data. This paper presents a different approach to improve the MEP model. It is suggested that improving the available energy source in the MEP model equation be made by numerical solution of the flow inside the injector based on CFD. This will enhance the accuracy of turbulent kinetic energy calculation of sprays. The forces acting on a liquid‐gas interface lead to the growth of disturbances originating inside the injector. In this paper, the instability analysis of wave motion on the surface of a swirling liquid sheet exposed to inner and outer gas streams is presented. However, the linear instability analysis used is different from prior analyses. A cylindrical annular liquid sheet was considered in previous studies, but in this study the instability theory is implemented on a cone‐shaped annular liquid sheet for different cone angles. Applying these procedures enhances the model predictions. The liquid sheet properties found by CFD analysis and the results of improved linear instability analysis (ILIA) are also applied to calculate the momentum source in the MEP model. By coupling these models, the MEP model can be run independently of experimental data. The proposed model was applied to predict the droplet size and velocity distributions of a hollow‐cone spray. The results show close agreement with experimental data.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».