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Enregistrement W3211902531 · doi:10.1115/imece2001/aes-23645

Exergy Analysis of a Turbojet Engine Over a Complete Flight Cycle

2001· article· en· W3211902531 sur OpenAlexaff
Marc A. Rosen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Systems · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCruiseTurbojetExergyEnvironmental scienceWork (physics)Sensitivity (control systems)Descent (aeronautics)ClimbComputer scienceMarine engineeringAutomotive engineeringEngineeringAerospace engineeringMechanical engineeringProcess engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Exergy analysis is used to evaluate the efficiency of a turbojet engine over an entire flight (including climb, cruise and descent), and to assess the sensitivity of these results to the selection of the reference environment. This study is an extension of previous work where the accuracy of an exergy analysis of a turbojet engine is evaluated for different reference environments on an instantaneous basis. The present work evaluates cumulative engine efficiencies. The results show that the use of a constant reference environment set at cruise altitude conditions yields cumulative exergy efficiencies that are within 0.01% of those found using a variable reference environment (equal to the operating environment conditions at all times) over a 3,500 km flight. This result is in contrast to the use of a constant sea-level reference environment where such are 3.7%. This significant cumulative efficiency difference with the choice of reference environment is not observed when using an instantaneous exergy analysis. Care must be exercised when using a constant reference environment, as for both constant sea-level and cruise-altitude reference environments cumulative rational efficiencies increase over the majority of the flight, whereas for a continuously varying reference environment these efficiencies decrease.

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 enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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