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Enregistrement W4399364637 · doi:10.1063/5.0187980

Continuous and explosive synchronization transition in turbulent combustors

2024· article· en· W4399364637 sur OpenAlexaff
Samarjeet Singh, Amitesh Roy, Jayesh M. Dhadphale, Swetaprovo Chaudhuri, R. I. Sujith

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of Naval Research Global
Mots-clésExplosive materialThermoacousticsInstabilityTurbulencePhysicsSynchronization (alternating current)AmplitudePhase transitionStatistical physicsNonlinear systemMechanicsPhase synchronizationAcoustic wavePhase (matter)AcousticsThermodynamicsMathematicsTopology (electrical circuits)Quantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermoacoustic instabilities in turbulent combustors have disastrous consequences and present notorious challenges in their modeling, prediction, and control. Such instabilities are characterized by self-excited periodic oscillations, arising from a positive feedback between the acoustic pressure and heat release rate fluctuations. We present a mean-field approach to model thermoacoustic transitions. The nonlinear flame response is modeled using an ensemble of phase oscillators constrained to collectively evolve at the rhythm of acoustic fluctuations. Starting from the acoustic wave equation coupled with the phase oscillators, we derive the evolution equations for the amplitude and phase for acoustic oscillations. The model captures abrupt and continuous transitions to thermoacoustic instability observed in disparate combustors. We also discover that continuous and abrupt transitions happen through paradigmatic continuous and explosive synchronization, respectively. Importantly, our approach explains spatiotemporal synchronization and pattern formation underlying the transition to thermoacoustic instability. The versatility of the model in capturing different types of transitions suggests promising prospects for its extension to encompass a wide range of fluid dynamics phenomena.

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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,263

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations3
Publié2024
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Résumé présentoui

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