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Enregistrement W3118418716 · doi:10.2514/6.2021-2031

Computational Analysis on De Laval Dual Throat Micronozzle

2021· article· en· W3118418716 sur OpenAlexaboutno aff
Raj Kedia, K Deeksha, Shreesha Madhu

Notice bibliographique

RevueAIAA Scitech 2021 Forum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospace engineeringMechanical engineeringThrustDual (grammatical number)PropulsionSatelliteComputer scienceSimulationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2021-2031.vid The developing field of small satellites in space research is a big leap in the space technology. With the field of small satellites expanding, the need for a precise and effective micro propulsion technology is increasing. Micro cold gas thrusters are used for precise manoeuvring and attitude control. Employing a dual throat micronozzle configuration increases the effectiveness of the micro thrusters by meeting the requirements of thrust vectoring efficiency and precise manoeuvring of the satellite. In this paper, the research has been done on the effects of the dual throat configuration in supersonic De Laval micronozzle. The aim of the paper is to lay down an efficient dual throat micronozzle model. Simulations are performed on various configurations of the micronozzle by varying the convergent-divergent angle and the secondary injection blow rate. The secondary injection angle is also considered as a performance characteristic for the paper. The final discussion is done on the most optimized model obtained through the 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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