Three-dimensional clustering characteristics of large-Stokes-number dilute sprays interacting with turbulent swirling co-flows
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3-D) clustering characteristics of large-Stokes-number sprays interacting with turbulent swirling co-flows are investigated experimentally. The astigmatic interferometric particle imaging (AIPI) technique is used for simultaneous measurement of the spray droplets position in 3-D space and their corresponding diameter. The Stokes number estimated based on the Kolmogorov time scale varies from 34 to 142. The results show that the degree of droplet clustering plateaus at about 0.4 and at large Stokes numbers. It is obtained that the mean length scale of the clusters normalized by the Kolmogorov length scale follows a power-law relation, and the mean void length scale normalized by the integral length scale plateaus at about 1.5 and at large Stokes numbers. It is shown that the ratio of the number density of the droplets residing within the clusters to the global number density increases with increasing Stokes number and is about 8 for the largest Stokes number examined in this study. The joint characteristics of cluster's normalized volume and the mean diameter of droplets residing within the clusters show that small-volume clusters accommodate droplets with a relatively broad range of diameters. However, large clusters carry droplets with the most probable diameter. The developed AIPI technique in the present study and the corresponding spray characteristics are of importance for engineering applications that aim to understand the 3-D clustering characteristics of large-Stokes-number droplets sprayed into turbulent swirling co-flows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».