CFD Study of a Variable Flow Geometry Radial Ejector
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To achieve higher performance from ejectors at some working conditions, implementations of variable geometry might be possible. While axisymmetric ejectors with axial flow paths have limitations that make practical implementation of variable geometry difficult, radial ejector configurations have a flow path that is conducive to changes in nozzle and ejector throat area during operation. The geometric adjustment of the radial ejector could be made by simply changing the separation of the radial ejector duct walls and/or the separation of the nozzle walls in order to optimize performance over a range of different conditions. The effects of such changes on the performance of a radial ejector have been investigated using a Computational Fluid Dynamic (CFD) analysis with ANSYS FLUENT software. Axisymmetric CFD models were generated to assess performance for a primary nozzle throat area of 8.792 mm 2 and for ejector throat separations of 2.2 mm, 2.4 mm and 3.0 mm, corresponding to ejector throat areas of 497, 543 and 678 mm 2 , respectively. The CFD analysis reveals that changes ejector performance can be achieved by changing the ejector duct's separation. An increase of 34% in entrainment ratio can be achieved by increasing the ejector throat separation from 2.2 mm to 3.0 mm at fixed primary and secondary pressures of 160 kPa and 1.8 kPa, respectively. If an increase in the ejector malfunction pressure is needed, it could be achieved by decreasing the ejector duct separation. An overall malfunction pressure increase of 18% can be achieved by decreasing the ejector throat separation from 3.0 mm to 2.2 mm at primary and secondary pressures of 250 and 1.8 kPa, respectively.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle