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Enregistrement W3213123444 · doi:10.32920/ryerson.14644389.v1

Cold flow testing of laboratory-scale hybrid rocket engine test apparatus

2021· preprint· en· W3213123444 sur OpenAlexaboutno aff
Shivanand R. Patil

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRocket engineNozzleThrustMechanicsRocket (weapon)Transient (computer programming)Flow (mathematics)EngineeringAerospace engineeringPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cold-flow experimental investigation is performed on the Ryerson University lab-scale hybrid rocket engine test apparatus, in order to gain a further understanding of transient phenomena affecting the engine’s hot test firing results to date. The hot test firing data was characterized primarily by noticeable thrust oscillation magnitudes at low frequency being measured by the test stand’s thrust-measuring load cell, relative to somewhat lower magnitude low-frequency pressure oscillations being measured by a head-end pressure transducer. The present investigation allows for the evaluation of the fluid-structure interaction behaviour of the rocket engine’s combustion chamber and upstream oxidizer feed-line/injection apparatus (along with the surrounding test stand structure). Pressurized air at a moderate temperature acts as the working fluid (rather than hot gas arising from combustion), passing through the internal flow system, and exiting at the engine’s exhaust nozzle. Cold flow tests are conducted at three different flow-regulating orifice-plate conditions upstream of the head-end injector: 1) unchoked, 2) marginally choked and, 3) choked, in order to potentially observe any trends in that regard, as tied to feed-system stability/instability. The cold flow test results, from the experimental time-dependent measurement of pressure, thrust and axial acceleration, in turn undergo FFT analyses to help identify any frequency-dependent trends in regard to transient behaviour. Hammer tests are conducted to further establish the relevant lower frequency natural modes of structural vibration of the test apparatus with the engine in position The potential applicability of Karabeyoglu’s well-known thermal lag-combustion-gasdynamic predictive model (for estimating a characteristic frequency), which captures to some degree the intrinsic low frequency combustion-based instability behaviour of hybrid rocket engines, is considered for the present test engine setup. There are some promising comparisons in terms of relevant frequencies of mechanisms in the 20 Hz range, mechanisms that might be coupling to produce a noticeably augmented oscillation condition (as was observed in the hot firing thrust measurements).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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