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Enregistrement W4292073230 · doi:10.1109/icmimt55556.2022.9845329

Investigations of Rotational Speed and Flow Rate on Centrifugal Pump Performance Using CFD

2022· article· en· W4292073230 sur OpenAlexaff
Tianyu Sun, Renkun Wang, Zihao Zeng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugal pumpRotational speedMechanicsComputational fluid dynamicsRotodynamic pumpMass flow rateFluentVolumetric flow rateAxial-flow pumpFlow (mathematics)Internal flowSpecific speedPower (physics)Progressive cavity pumpMechanical engineeringPhysicsVariable displacement pumpEngineeringReciprocating pumpThermodynamicsImpeller

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluent is a professional CFD software, which is used to simulate and analyze fluid flow and heat exchange problems in complex geometric areas. It can accurately describe the internal flow field situation of the centrifugal pump model. The velocity and pressure distribution of the fluid in the centrifugal pump are obtained through the numerical simulation of the internal flow field in the centrifugal pump under the set rated and variable working conditions. Since one of the parameters that this experiment is working on, the rotating speed of the centrifugal pump was limited to a few certain values for the purposes of determining the head, power and pump efficiency when varying other parameters such as mass flow rate. Efficiency of centrifugal pump is calculated by the power output divided by power input. Power output can be calculated based on the density, gravitational acceleration, mass flow rate and pump head. Power input is calculated by moment and rotational speed. Mass flow rate is also an important parameter when determine the efficiency of the centrifugal pump. Based on the analysis and calculations above, several conclusions have been drawn regarding the mass flow rate, rotational speed, power and efficiency.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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