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Enregistrement W2547158412 · doi:10.11159/jffhmt.2016.010

Flow around Nuclear rod bundles' simulations based on RANS and LES method respectively

2016· article· en· W2547158412 sur OpenAlexvenueno aff
Daqiang Yan, Jinghao Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major Project
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsMechanicsFlow (mathematics)PhysicsEnvironmental scienceMaterials scienceComputational fluid dynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flow across the rod bundles in reactor pressure vessel is an essential design consideration of nuclear power plants. Experiments and CFD simulations are both effective methods for the rod bundles design and flow mixing analysis. CFD methods have the advantage of timesaving and cheaper, while experiment data is more reliable. Different turbulence models can be chosen in CFD simulation and the results are sensitive to the choice. So two kinds of turbulence model were investigated in this paper to evaluate their applicabilities in rod bundles CFD simulation. They are RANS and LES. The results were compared to experiment data, and the experiment is the flow in 3x3 rod bundles. The comparison between the CFD simulation and experiment data was shown in this paper for validation. The results showed that although there were some difference between the simulation and experiment, RANS and LES are both effective methods in nuclear engineering for simulating flow around rod bundles of fuel assembles. LES simulation can predict the velocity's peak value better and can be used for rod bundles design in nuclear design and research.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,470

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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