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Enregistrement W3150641477

Investigation of the effect of nozzle shape on supersonicJhypersonic impactors designed for size discrimination of nanoparticles

2014· article· en· W3150641477 sur OpenAlexaboutno aff
Saeideh, Saadabadi, Omid, Abouali, Homayoon, Emdad, Goodarz, Ahmadi Ahmadi

Notice bibliographique

Revue中国颗粒学报:英文版 · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleConical surfaceSupersonic speedMaterials scienceHypersonic speedMechanicsSpray nozzleParticle sizeComposite materialAerospace engineeringPhysicsChemistryEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study the flow field and the nanoparticle collection efficiency of supersonic/hypersonic impactors with different nozzle shapes were studied using a computational modeling approach.The aim of this study was to develop a nozzle design for supersonic/hypersonic impactors with the smallest possible cut-off size d50 and rather sharp collection efficiency curves.The simulation results show that the changes in the angle and width of a converging nozzle do not alter the cut-off size of the impactor;however,using a conical Laval nozzle with an L/Dn ratio less than or equal to 2 reduced d50.The effect of using a cap as a focuser in the nozzle of a supersonic/hypersonic impactor was also investigated.The results show that adding a cap in front of the nozzle had a noticeable effect on decreasing the cut-off size of the impactor.Both flat disks and conical caps were examined,and it was observed that the nozzle with the conical cap had a lower cut-off size.

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)0,001
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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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