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Enregistrement W4387775453 · doi:10.1063/5.0173360

Modeling of the spray-induced wall stress acting on the ignition assistance device

2023· article· en· W4387775453 sur OpenAlexfundno aff
Sayop Kim, Roberto Torelli, Surya Kaundinya Oruganti, Je Ir Ryu, Tonghun Lee, Kenneth Kim, Chol-Bum Kweon

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research LaboratoryArgonne National LaboratoryNew York University Abu DhabiOffice of ScienceUniversity of ChicagoYork UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésIgnition systemMechanicsPhysicsPropulsionStress (linguistics)Impulse (physics)CombustionMechanical engineeringAerospace engineeringEngineeringClassical mechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research introduces a novel wall-stress model called the Spray-Induced Wall Stress (SIWS) model, which considers the effects of spray-wall impingement and the resulting formation of wall stress within the Lagrangian spray modeling framework. The primary objective of this paper is to provide a mathematical description of the fundamental physics underlying the model. Subsequently, the proposed model is validated using existing experimental data. The remainder of the study focuses on the practical application of the model to an ignition assistance device. Specifically, this device is installed in a compression ignition engine and designed to enhance ignition in aviation-fueled high-altitude aircraft propulsion systems. The research sheds light on the mechanical impulse caused by the high-speed impact of the spray jet, leading to the accumulation of mechanical stress on the rigid body of the ignition assistance device. Previous studies on fluid–structure interaction have only considered the interaction between the gas phase and the solid wall. However, the SIWS model incorporates the additional impact of the impinging liquid spray jet. Consequently, the simulated stress distribution on the ignition assistance device can be estimated by considering both the gas-phase-induced term and the spray-induced term simultaneously.

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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,221

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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