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Enregistrement W3018878657

An orifice flow model for laminar and turbulent conditions

2001· article· en· W3018878657 sur OpenAlexaff
Wolfgang Borutzky, B. J. S. Barnard, Jean Thoma

Notice bibliographique

RevuePublication Server of Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences (Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences) · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure dropTurbulenceFlow coefficientLaminar flowMathematicsReynolds numberMechanicsBody orificePipe flowRoot mean squareFlow (mathematics)PhysicsGeometryEngineeringMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The square root characteristic commonly used to model the flow through hydraulic orifices may cause numerical problems because the derivative of the flow with respect to the pressure drop tends to infinity when the pressure drop approaches zero. Moreover, for small values of the pressure drop it is more reasonable to assume that the flow depends linearly on the pressure drop. The paper starts from an approximation of the measured characteristic of the discharge coefficient versus the square root of the Reynolds number given by Merritt and proposes a single empirical flow formula that provides a linear relation for small pressure differences and the conventional square root law for turbulent conditions. The transition from the laminar to the turbulent region is smooth. Since the slope of the characteristic is finite at zero pressure difference, numerical difficulties are avoided. The formula comprises physical meaningful terms and employs parameters which have a physical meaning. The proposed orifice model has been used in a bond graph model of a hydraulic sample circuit. Simulation results have proved to be accurate. The orifice model is easily implemented as a library model in a modern modeling language. Ultimately, the model can be adapted to approximate pipe flow losses as well.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,182 · 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'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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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