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Enregistrement W4306874321 · doi:10.1139/tcsme-2021-0092

Nozzle resonance mechanism and cooperative optimization of self-excited oscillating pulse cavitation jet

2022· article· en· W4306874321 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoming Yuan, Ning Wang, Weidong Wang, Lijie Zhang, Yong Zhu

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleCavitationMechanicsJet (fluid)Fillet (mechanics)AmplitudeMaterials scienceAcousticsCoaxialMechanical engineeringPhysicsEngineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The peak value and pulsation amplitude of the self-excited oscillating pulse cavitation jet nozzle are essential indices to evaluate the jet performance. We established a simulation model of the jet process of the nozzle to investigate the evolution mechanism of the inner and outer flow fields. We used the chamber fillet, chamber diameter, chamber length, and outlet-tube diameter as the design variables, and the peak value of the striking force and the amplitude of the pulsation of the striking force as the target variables. The collaborative optimization design method of the nozzle was determined by combining the orthogonal test method, the back propagation neural network, and the nondominated sorting genetic algorithm. As indicated by the results, when the inlet pressure was 3 MPa, the factors ranked as follows in terms of their effects on the jet performance of the nozzle: the chamber fillet, the outlet-tube diameter, chamber diameter, and the chamber length. To verify the feasibility of the collaborative optimization method, the nozzle was fabricated via 3D printing, and the simulation model was verified by testing. This study provides support to the development of design theory for self-oscillating pulsed cavitation jet nozzles.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,542

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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