A COMPUTATIONAL STUDY TO PREDICT THE COMBINED EFFECTS OF SURFACE ROUGHNESS AND HEAT FLUX CONDITIONS ON CONVERGING-NOZZLE FLOWS
Notice bibliographique
Résumé
Critical design parameters on the performance prediction of converging nozzles are the geometric features and the operating conditions, which include the stagnant properties at the inlet, frictional and heat transfer behaviors on the nozzle wall; where the latter two are hard to handle together in compressible high-speed flows. This paper presents a recent computational model, that integrates the axisymmetric continuity, momentum and energy equations, to predict the combined effects of surface roughness and heat flux conditions on the flow and heat transfer characteristics of compressible flows through converging nozzles. To build a comprehensive overview, analyses are conducted at convergence half angles from 0° to 9° and inlet stagnation to back pressure ratios ranged from 1.01 to 2, covering both the un-choked and choked cases. Non-dimensional surface roughness and surface heat flux values are in the order of 0.0025-0.05 and 20-2000 kW/m2 respectively. The influences of the model parameters on the nozzle performance are discussed through the streamwise variations of Mach number, shear stress, discharge coefficient and Nusselt number; to verify the validity of the model comparisons are made with the numerical and experimental data available in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».