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Enregistrement W2670136788 · doi:10.4271/2017-24-0105

Parametric Analysis of the Effect of the Fluid Properties and the Mesh Setup by Using the Schnerr-Sauer Cavitation Model

2017· article· en· W2670136788 sur OpenAlexaff
Stefania Falfari, Gian Marco Bianchi, Giulio Cazzoli, Claudio Forte, Sergio Negro

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCavitationParametric statisticsMaterials scienceMechanical engineeringComputer scienceMechanicsEngineeringMathematicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The primary target of the internal combustion engines design is to lower the fuel consumption and to enhance the combustion process quality, in order to reduce the raw emission levels without performances penalty.</div><div class="htmlview paragraph">In this scenario the direct injection system plays a key role for both diesel and gasoline engines. The spray dynamic behaviour is crucial in defining the global and the local air index of the mixture, which in turns affects the combustion process development. At the same time it is widely recognized that the spray formation is influenced by numerous parameters, among which also the cavitation process inside every single hole of the injector nozzle. The proper prediction of the cavitation development inside the injector nozzle holes is crucial in predicting the liquid jet emerging from them. In this mechanism the CFD simulation is of great importance because of the too small dimension of the nozzle holes, which are mostly non suitable for an accurate experimental investigation and, when they are, these analyses need to be limited to a few cases for cost reasons. Nowadays the most used cavitation model is the two-phase homogeneous mixture model, especially with the Raleigh-Plesset closure model. In the literature it is possible to find out multiple examples of validation attempts of such a model versus experimental data: generally they fail because of the systematic overestimation of the mass flow with respect to the experimental data. The main parameters identified as responsible are the fluid properties, mostly in terms of the liquid density value, and the mesh setup.</div><div class="htmlview paragraph">The focus of the present paper is to investigate the effective weight of each single fluid parameter, both for liquid and vapor phase, plus the mesh setup on the final pressure difference-mass flow rate curve, in terms of curve shape, curve values and evaluation of the cavitation onset/development.</div></div>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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