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Enregistrement W3135534527 · doi:10.1063/5.0033869

Characteristics of self-oscillating twin jets

2021· article· en· W3135534527 sur OpenAlexafffund
M. Mosavati, Ram Balachandar, R. M. Barron

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsTurbulenceNozzleMechanicsReynolds stressReynolds numberTurbulence kinetic energyVortexJet (fluid)Shear stressClassical mechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is focused on the behavior of self-oscillating twin jets emanating from round and square cross section nozzles into a narrow cavity. Computational fluid dynamics simulations are carried out in a confined rectangular cavity using the Reynolds stress turbulence model. Flow field characteristics are evaluated at nozzle spacing-to-diameter ratios (S/d) of 2, 3, 4, 5, at a jet Reynolds number of 27 000 based on nozzle exit velocity and diameter (d). Effects of nozzle spacing on the frequency of oscillation, mean velocity, vortex structure, and turbulence features are examined. For S/d up to four, the two jets merge downstream and oscillate as an equivalent single jet. At larger spacing, the two jets do not merge but oscillate separately between the sidewalls and cavity centerline. Comparison of round and square twin jets demonstrates that the nozzle shape does not significantly affect the jet decay. The turbulence intensity of twin jets shows higher values at the center of the cavity for S/d < 5 and around the centerline of each jet for S/d = 5. With increasing nozzle spacing, the Reynolds shear stress demonstrates that mixing increases in the inner shear layer region and the Reynolds shear stress values for S/d < 5 are lower than for S/d = 5. Twin oscillating jets produce higher spread and turbulence intensity over a wider area which may be beneficial for cooling of hot devices in industrial applications.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,485

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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