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Enregistrement W4243390904 · doi:10.35940/ijrte.f7334.038620

Parametric Output of Penetration Length in De-Laval Nozzle using Computational Fluid Dynamics

2020· article· en· W4243390904 sur OpenAlexaboutno aff
Rishab Kumar Agrawal, Sivaram Munagala

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleComputational fluid dynamicsDischarge coefficientRocket engine nozzleMach numberMechanicsConical surfaceAngle of attackMechanical engineeringAerospace engineeringAerodynamicsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Contour shaped rocket nozzle, commonly known as Bell nozzle, is a more efficient form of a De-Laval nozzle useful for operation at different altitudes resulting in variable pressure ratio across the nozzle. Here the penetration length during the flow is calculated in a De-Laval nozzle using Computational fluid dynamics (CFD). The TOP nozzle] by G.V.R. Rao is modeled and simulated using CFD analysis by varying the divergent half angle of the bell nozzle. The geometry of different divergent angle of the bell nozzle is modeled using MATLAB code. The modeled geometry and mesh of the nozzle is simulated in ANSYS-FLUENT software. The simulation shows the variation in different flow parameter at different divergent half angles. The analysis so far for the same is done in a conical shaped rocket nozzle at the cost of varying the divergent length for changing the divergent half angle of the nozzle. This project simulates bell nozzle with constant divergent length. The simulation model is verified and validated using experimental and computational data at an NPR (Nozzle pressure ratio) of 1000. As the Rao Nozzle is used currently in rocket, missile, and satellite control systems worldwide. This research work to show how the penetration length effect the Mass-Weighted average Mach number in a particular designed bell nozzle with different divergent half angle. Based on the results obtained, the discussion is done about the parameters and the conclusion is given.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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