Fuel regression rate estimation model for swirling-flow hybrid rocket engines
Notice bibliographique
Résumé
In the current study, an analytical model to estimate the fuel surface regression rate of hybrid rocket engines with head-end swirling flow oxidizer injection is established. The model is based on a convective heat feedback approach and, in conjunction with the corresponding boundary layer (or zone) concept which accounts for transpiration, effective hydraulic diameters, and wall friction. The effective tangential (swirl) velocity of the gas provides a positive augmentation effect to the fuel regression rate, above that due to the axial mass flux component of the core gas flow. From the literature, a variety of propellant combinations, engine sizes, and flow swirl numbers are evaluated for engines having circular-port fuel grains, with sample results provided in this report for comparative purposes. The predicted fuel regression rates for the most part compare quite well with the corresponding experimental data. Additionally, the validity of the underlying assumption of a slowly decaying effective axial and tangential velocity of the gas as one moves downstream along the central fuel port is to some degree verified using a computational approach, based on a simplified engine flow model. As a final element of the overall study, the fuel regression rate model is evaluated for parameter sensitivity. The settings for some propellant and gas properties are found to have a significant influence on the quantitative predictive results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».