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Enregistrement W3198836426 · doi:10.2218/iclass.2021.5965

Ligament Formation and Breakup in Two-Fluid Spray Atomization

2021· article· en· W3198836426 sur OpenAlexaff
Isaac M. Jackiw, Nasser Ashgriz

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Liquid Atomization and Spray Systems (ICLASS) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInternational Fine Particle Research Institute
Mots-clésBreakupMaterials scienceMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work studies low-viscosity two-fluid atomization experimentally and analytically in order to characterize and predict the formation and breakup of ligaments in the spray. The study is based on experiments conducted using commercially available two-fluid nozzles with water as the liquid. Shadowgraph images were used to visualize and characterize the nearnozzle flow and ligaments while the droplet size distribution was measured in the far-field using a Malvern Spraytec. Our images reveal that two different wave structures contribute to the breakup: surface waves, and bulk waves. These waves eventually result in the formation of structures that breakup with a mechanism similar to droplet breakup, where small droplets are formed from the surface waves and large droplets form from the bulk waves. A recent deformation-rate based droplet breakup model is applied to the surface and bulk wave geometries to predict the formation and breakup of ligaments. These predictions are compared to measurements of the ligament sizes from the shadowgraph images as well as the droplet size distributions with good agreement in the order of magnitude and trends of each mode.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,893

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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