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Enregistrement W3209104769

Numerical Investigation of an Aircraft Thermal Management System

2020· dissertation· en· W3209104769 sur OpenAlexfundno aff
Natarajan Ravikumar

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésAerospace engineeringThermal management of electronic devices and systemsThermalEngineeringAeronauticsComputer scienceEnvironmental scienceMechanical engineeringMeteorologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal management requirements in modern aircraft have been increasing over time, driven by the increase in the thermal loads generated by a variety of electronic components and hydraulic systems. A literature review has suggested that using the fuel, which is meant for propulsion, to collect the heat generated and reject part of it to the ambient is the most effective method to achieve thermal management in the current generation of aircraft. The analysis presented in this thesis thus focused on the performance of fuel thermal management systems (FTMS) for managing the various thermal loads in an aircraft. The FTMS model consisted of four major components including a fuel storage tank, high-temperature and low-temperature heat exchangers and bypass-loop with proportioning valve. To facilitate the analysis, the FTMS was numerically modelled using a “systems” approach based on the principles of conservation of mass and energy. From this theoretical model, a numerical model of the FTMS was developed in the MATLAB/Simulink programming environment. For the model, the system’s heat exchangers were simulated using a logarithmic-mean temperature-difference (LMTD) approach. The model also considered variation in air and fuel properties with temperature and altitude conditions. The numerical model was compared against values published in the literature and then used to perform parametric studies for both uniform (i.e., constant altitude and cruise speed) and non-uniform (i.e., variable altitude and cruise speed) flight conditions. The research considered three primary operational conditions for the FTMS, namely: (1) a specified operating temperature for heat-dissipating elements, (2) a specified heat removal rate, and (3) a specified fuel temperature. The performance of the FTMS was evaluated for these three operational modes during both uniform and non-uniform flight conditions. In each case, the variations in the heat transfer rates and temperatures at critical point in the FTMS were calculated for a variety of flight conditions. These conditions included variations iii in altitudes, cruise speeds, fuel burn rates, high-temperature and low-temperature heat exchanger capacities, fuel tank heat-losses and fuel recirculation rates. The results of this analysis indicated that when the heat source temperature was maintained at a constant value, the heated fuel temperature increased, and the heat removal capacity degraded over the duration of flight. Conversely, for a prescribed heat removal capacity, both the heat source temperature and heated fuel temperature increased during the flight. Lastly, when the desired heated fuel temperature was specified, it was observed that the heat source temperature and the heat removal rate both decreased over time. It was concluded that the optimum fuel recirculation rate was a complex function of variables, thus highlighting the need for a dynamic control strategy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,161 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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