Characterization of the Turbulent Fluid Flow Structures in a Slab Mold with Experimental Measurements and Different Turbulence Models
Notice bibliographique
Résumé
The turbulent flow of liquid steel in a slab mold was characterized using a commercial nozzle through physical water-model experiments and four turbulent models: 𝑘 -𝜀 Realizable (RKE), Detached Eddy Simulation (DES), Scale-Adaptive Simulation (SAS), and Large Eddy Simulation (LES).The comparison between numerical results and the experimental measurements (using Ultrasound Velocimetry) permitted the characterization of flow structures along a sub meniscus region, (of great importance for flux-dragging phenomena) In general, all four models predict characteristic unsteady state turbulent flows.However, the 𝑘 -𝜀 Realizable and DES models fail to predict instabilities in the internal flow of the nozzle, overpredicting sub-meniscus velocities in the mold.On the other hand, the SAS and LES models manage to predict the instabilities and changes in the internal flows inside the nozzles that occur at high frequencies and achieve an excellent agreement with the experimental velocity profiles.With the analysis of the results obtained, it is possible to say that the SAS model produces performances like those of the LES model with less computing effort and less cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».