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Enregistrement W2751861630 · doi:10.15406/jteft.2017.02.00073

Laval Tube Design of Yarn Suction Gun for Fully Drawn Yarn

2017· article· en· W2751861630 sur OpenAlexaboutno aff
Yonggui Li, Huizhen Ke, Mohan Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Textile Engineering & Fashion Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Launch and Propulsion Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinjiang University
Mots-clésYarnTube (container)SuctionEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to demonstrate the effect of Laval tube structure of yarn suction gun on the yarn suction performance, throat diameter and throat length of the Laval tube were determined by theoretical analysis of the fluid field in the gun. 12 Laval tubes were designed, and yarn suction force (F) and mass flow rate of compressed air (G) were determined. Thereafter, yarn suction efficiency () was analyzed, where =F/G. The rational geometrical parameters were obtained: converging angle of Laval tube =90 and diverging angle of Laval tube =6. The results indicated that there was a benefit to the airflow acceleration in the converging part of Laval tube and the formation of strong swirling flow by choosing the proper , finally resulting in the improvement of . The increase of super-sonic swirling airflow in the diverging section of Laval tube and the decrease of running resistance between the airflow and the yarn could be found when the reasonable was selected, which also improved . However, normal shock wave appeared in advance, the kinetic energy lost and the acceleration of airflow stopped due to the over-large , leading to the decrease of .

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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