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Enregistrement W4404160637 · doi:10.25206/2588-0373-2024-8-3-90-97

The analysis of the influence of the turbulence model selection on the parameters of interaction of a supersonic jet with an obstacle

2024· article· en· W4404160637 sur OpenAlexaboutno aff
Р. А. Пешков, A. S. Shmetkova, O. V. Ispravnikova, Ju. L. Suskina

Notice bibliographique

RevueOmsk Scientific Bulletin Series Aviation-Rocket and Power Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceSupersonic speedJet (fluid)ObstacleMechanicsSelection (genetic algorithm)PhysicsAerospace engineeringComputer scienceEngineeringGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the intense loading of the elements of launch structures when exposed to rocket engine jets, it is obvious that it is necessary to determine the gas-dynamic, thermal and other loads that occur during the launch of the launch vehicle. Numerical modeling using application programs is one of the widely used methods of their calculation, since physical modeling requires significant resources. The study analyzes the case of interaction of a single supersonic gas jet with a flat barrier oriented perpendicular to the direction of the jet. Differential equations describing the motion of a compressible viscous heatconducting gas (Navier-Stokes equations) are presented, and a method for averaging them by Reynolds is described. Some one- and two-parameter turbulence models based on Reynolds equations are considered. A numerical simulation of the flow of a supersonic jet of air from a Laval nozzle onto a flat aluminum barrier located perpendicular to the axis of the jet is carried out. The ANSYS Fluent software package is used to analyze the effect of choosing a turbulence model on the distribution of the Mach number and pressure on the barrier. A comparison of the results of the study with experimental data showed that the most accurate results are obtained using the k-ω SST turbulence model.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,218

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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