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Enregistrement W3105981690 · doi:10.11159/ffhmt20.148

Numerical Study of the Cavitating Flow through a Venturi Section by Means of OpenFOAM and Gmsh Tool

2020· article· en· W3105981690 sur OpenAlexvenueno aff
Víctor Hidalgo, Gisell Suárez, José Erazo, Diana Puga, David Márquez-Viloria, Ignacio Benavides, Esteban Valencia, Xianwu Luo

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEscuela Politécnica Nacional
Mots-clésVenturi effectSection (typography)CavitationFlow (mathematics)Computer scienceMechanicsComputational fluid dynamicsAcousticsMechanical engineeringEngineeringPhysicsInlet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work focuses on the numerical study of the cavitating flow through a Venturi section by applying a scale adaptive simulation model. This study aims to understand the topology and unstable behavior of the cavitation cloud, which includes cavities formation as well as its collapse. Based on computational fluid dynamics, a methodology was developed to analyze the different stages of cavitating flow under the open-source guidelines. In this context, the numerical study was performed using OpenFOAM's environment with the help of the Gmsh meshing tool. For the resolution of Navier-Stokes equations, the PIMPLE algorithm was used considering a RANS equations approximation. Besides, the k-omega SST SAS turbulence model and the Zwart-Gerber-Belamri (ZGB) cavitation model were applied to study phase changes that occurs in the phenomenon. The obtained results of the present research show that the proposed methodology can reproduce the cavitation problem through a Venturi section with enough accuracy compared with experimental data and previous numerical simulations.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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