Modeling the presumed joint probability density function of conditioning variables in stratified turbulent flames
Notice bibliographique
Résumé
Experimental data from the Cambridge-Sandia burner are used to calculate the conditional average of temperature and the mass fractions of H 2 O, CO, and CO 2 in the context of the Uniform Conditional State (UCS) model. The performance of various presumed joint PDF models are examined for this burner working with different swirl and stratification levels. All of the presented PDF models are based on a few statistical moments of the conditioning variables which are extracted from the data at each measuring point. Primarily, only mixture fraction and reaction progress variable are employed as the conditioning variables. The β function is employed for modeling the marginal PDF of mixture fraction in all cases. For the progress variable, the β function and Modified Laminar Flamelet (MLF)-PDF are tested for modeling the marginal PDF . It is shown that even though the MLF-PDF results in more accurate predictions overall for most of the cases, its superiority with respect to the β -PDF is relatively small in the stratified flames. The performance of the product, Plackett, and Gaussian copulas are also investigated for employing the cross-correlation of mixture fraction and progress variable in building their joint PDF . It is found that the Gaussian copula shows a superior performance over the other two. Next, normalized total enthalpy is employed as a third conditioning variable, and different PDF models are examined for the three-condition version of UCS. It is found that even though adding the third conditioning variable can improve the predictions by considering the effect of heat transfer on the chemistry manifold, such improvements depend on having a proper 3D PDF model for the conditioning variables. In the vicinity of the flame brush , the models employed for the 3D PDFs represent an inferior performance compared to the two-condition version with the use of a Gaussian copula due to complications in the marginal PDF of normalized total enthalpy in these regions. To benefit from considering the impact of heat transfer on chemistry while also avoiding complexities in modeling the 3D joint PDF near the reaction zone, a switch between the two- and three-conditional models which is triggered by the variance of progress variable is proposed. It is shown that the predictions obtained by the use of this switch are almost always superior to all other PDF models investigated in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».