Building Lagrangian injectors from resolved primary atomization simulations. Application to jet in crossflow fuel injection
Notice bibliographique
Résumé
This work aims at improving Lagrangian particle injectors for the simulation of sprays. In such simulations, primary atomization is not resolved and Lagrangian particles are directly injected as a dispersed phase in the flow. Two main challenges arise in such methodology: i) the prescription of the correct droplet size and velocity distributions at injection, ii) ensuring the proper coupling of the dispersed phase with the gas phase to have the correct gas flow field after the injection. The proposed approach relies on an improved Lagrangian injector model and on resolved primary atomization simulations to feed the injector model parameters. The resolved atomization simulations are performed using a sharp-interface approach (ACLS/GFM) on unstructured grids The validation test case is a high-pressure, non-reactive kerosene jet in crossflow (JICF) atomizer configuration [3], which is representative of complex injection systems. Resolved simulations of atomization for this configuration are performed and validated against the experimental correlation for the jet trajectory, showing good accordance. These simulations are then post-processed to feed the Lagrangian injector model. Finally, the injectors are applied to the same configuration and compared to experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».