A COMPREHENSIVE STUDY ON THE INFLUENCE OF RESOLVING AN INJECTOR ORIFICE AND THE INFLUENCE OF CREATING STRIPPED OFF DROPLETS ON SPRAY FORMATION USING THE VSB2 SPRAY MODEL
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With respect to simulating fuel sprays applied to direct injection engines, few studies in literature have investigated resolving the injector orifice and how this may influence spray predictions for high pressure and temperature diesel engine-like conditions. In this work, we used the stochastic blob and bubble (VSB2) spray model to conduct simulations in which fuel is injected into a constant volume combustion vessel. The injector orifice is resolved into nine cells. The boundary conditions were the same as the Engine Combustion Network (ECN) noncombusting case for n-dodecane Two simulation meshes were compared with experimental data: (1) injector orifice resolved and (2) injector orifice unresolved (grid cells in the orifice region equal orifice diameter). The resolved orifice mesh showed a liquid penetration length slightly higher and closer to experimental values. Spray predictions for an asymmetrical injection velocity was compared for both meshes. Finer structures near the leading edge of the spray (for mixture fraction and temperature fields) seen in the resolved mesh were missing in the unresolved mesh. Resolving the orifice requires a change in the core of the mesh, which also influences the results. The influence of creating new child blobs (liquid parcels are referred to as blobs in this work) stripped off from a parent blob by secondary breakup was also studied. The simulation results suggested that for high pressure and temperature diesel engine-like conditions, the influence of creating new child blobs is insignificant.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle