MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406666668 · doi:10.23977/jemm.2024.090310

Study on the Mechanism of Cavitation and Pressure Pulsation in Axial Flow Pumps under Unsteady Operating Conditions

2024· article· en· W4406666668 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Mechanics and Machinery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCavitationMechanicsMechanism (biology)Flow (mathematics)Materials scienceAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a study on the cavitation and pressure pulsation mechanisms in axial flow pumps under different cavitation margin conditions. The entire flow passage of the pump is modeled and meshed, and non-steady numerical calculations are performed using CFX software. The calculations use the M-PANS (Modified Partially Averaged Navier-Stokes) turbulence model and the Zwart cavitation model. Cavitation observations and pressure pulsation monitoring were conducted in the experiments, and the results were compared with the numerical calculations to verify the reliability of the computational methods used in this study. Pressure pulsation distributions and changes were monitored at the impeller inlet and outlet, blade suction surface, and blade tip clearance, followed by pressure spectrum analysis. By analyzing the variation patterns of pressure pulsations before and after cavitation and the observed cavitation regions in the experiments, the study explores the correlation mechanism between cavitation and pressure pulsations.

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)0,001
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Engineering Mechanics and MachineryMême sujetCavitation Phenomena in PumpsTravaux en français237 207