Recent advances in hybrid <scp>E</scp> ulerian– <scp>L</scp> agrangian description of atomization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atomization of liquid fuel is a crucial process to energy utilization. A thorough understanding of the physics of liquid atomization is challenging to acquire but necessary. During the past decades, numerical simulation methods for atomization with interface capturing schemes have been developed rapidly. However, several remaining issues need to be highlighted, such as the minimum size of the droplet to capture, numerical mass defects, and others. Thus, those simulations have been mostly limited to the primary breakup process and cannot capture the huge number of tiny droplets during the secondary breakup process. In recent years, a Eulerian–Lagrangian description of atomization has been introduced for the multi‐scale modelling of its whole process, in which the primary atomization process is treated in the Eulerian framework while the secondary atomization is treated in the Lagrangian framework. This hybrid method has been demonstrated to have many advantages in accuracy and efficiency. Considering its wide applications and contribution to the field, a comprehensive review is made in this work. First, an introduction to the phenomenon of atomization and the development of atomization numerical simulation in recent decades is made. Governing equations in the Eulerian and Lagrangian frameworks are then summarized. This is followed by a discussion of the hybrid combination method, the numerical framework, and its applications in atomization simulations. Last but not least, several relevant issues demanding attention are discussed as well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».