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Enregistrement W4317651314 · doi:10.2514/6.2023-2528

Validation of the Density Based Navier-Stokes solver simulating the combustion process of different Scramjets combustors

2023· article· en· W4317651314 sur OpenAlexaboutno aff
Bruce G. Crawford, Jayson C. Small, Liwei Zhang, Shaoping Li, Valerio Viti, Jean-Sébastian Cagnone

Notice bibliographique

RevueAIAA SCITECH 2023 Forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScramjetCombustorAerospace engineeringPropulsionRamjetComputational fluid dynamicsCombustionSolverAerodynamicsTurbulenceSupersonic speedMechanical engineeringComputer scienceEngineeringMechanicsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-2528.vid Validation of the Density-Based Navier-Stokes solver simulating the combustion process of different scramjet combustors Bruce Crawford Ansys Inc., 2600 Ansys Dr, Canonsburg, PA 15317 USA Jayson Small , Liwei Zhang Aerodynamics Research Center, The University of Texas at Arlington, Arlington, TX 76019, USA Valerio Viti , Shaoping Li Ansys Inc., 10 Cavendish Court, Lebanon NH, 03766, USA Jean-Sebastien Cagnone Ansys Canada Ltd., 1000 Sherbrooke Street West, Montreal QC, H3A 3G4 Canada With the recent rise in interest in new hypersonic propulsion systems, there has been a push to expand Ansys Fluent CFD high-speed Density-Based Navier-Stokes (DBNS) solver capabilities to model these complex systems. The goal of the improvement is to be able to simulate the combustion process inside scramjet engines with a high level of accuracy and in a streamlined and efficient way . High-fidelity numerical simulations can provide invaluable insights on the high-speed flow mixing and combustion processes of scramjet motors as well as detailed temperature and heat flux distribution through the vehicle propulsion system. In order to achieve the desired fidelity, these numerical simulations need to include physical models that can predict phenomena such as compressibility, turbulence, and chemical non-equilibrium. Several new and enhanced chemical non-equilibrium and turbulence-combustion interaction models have been introduced to meet the need for improved accuracy by the community. The current work presents three validation studies of scramjet combustion cases. The three cases selected are representative of different combustor configurations and fuels and they are: the Burrows-Kurkov combustor, the DLR supersonic combustor, and the NASA HIFiRE 2 Scramjet combustor. Each of the three geometries is meshed using Ansys meshing tools, creating 2D, 3D hexahedral, and 3D Fluent Poly-Hexcore Mosaic meshes. Four combustion models available in Ansys Fluent CFD high-speed solver are validated for each of the validation studies. Three of these combustion models considered are typically used for laminar chemistry solution, nominally the React to Equilibrium (RTE), Direct source method (DSM), and Stiff Chemistry (ODE) solvers. The fourth combustion model is typically used for cases with turbulence/combustion interaction (TCI), and that is the Eddy Dissipation Concept (EDC) PaSR model. All validation cases presented use the K-Omega SST turbulence model to simulate the flow turbulence.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2023
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