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Enregistrement W2379896329 · doi:10.1139/tcsme-2014-0028

INFLUENCE OF SOME GEOMETRICAL PARAMETERS ON THE CHARACTERISTICS OF PREFILMING TWIN-FLUID ATOMIZATION

2014· article· en· W2379896329 sur OpenAlexvenueno aff
Jiafeng Yao, Shinji Furusawa, Akimaro KAWAHARA, Michio SADATOMI

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese Government Scholarship
Mots-clésBody orificePorositySpray characteristicsMaterials scienceMechanicsCompressed airMixing (physics)Porous mediumSpray nozzleComposite materialMechanical engineeringEngineeringPhysicsNozzle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geometries are considered to have a great influence on the spray characteristics of atomizers. In the present study, we studied a prefilming twin-fluid atomizer patented by Sadatomi and Kawahara (2012), in which liquid atomization is implemented by supplying compressed air alone into an internal mixing chamber, and water is automatically sucked by the negative pressure induced by an orifice. In the experiments, we studied spray characteristics influenced by the geometrical parameters, such as orifices in different opening area ratios and different shapes, porous rings with different porous diameters, and different atomizer sizes. Higher spray performance can be obtained by a small sized atomizer with a circular orifice in opening area ratio of 0.429 and a porous fiber ring with porosity of 25 μm. The present results provide a significant guidance for practical applications with different requirements of spray characteristics.

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 enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,395

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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