Optimization of Laval nozzle structure for gas mixture of NH3–O2 combustion products and CO2–H2O by response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
Ammonia is a promising alternative fuel, and the nozzle plays a critical role as a core component in ammonia-fueled hypersonic propulsion systems. This study combines response surface methodology (RSM) with computational fluid dynamics (CFD) simulations to optimize the geometric configuration and combustion performance of the ammonia-fueled Laval nozzle. The RSM is adopted for optimizing the thrust by adjusting the nozzle's geometric parameters and the inlet parameters of the Laval nozzle. The CFD's results demonstrate that the quadratic effect of the throat radius and the interaction between the inlet and throat radii are critical for thrust optimization. The response surface models have demonstrated significant potential in enhancing nozzle thrust. The thrust is increased by 2% through adjusting the geometric parameter of the nozzle. Optimizing inlet parameters indicates that higher inlet temperatures (1073.15 K) and higher oxygen concentrations (12%) enhance the chemical kinetics efficiency of ammonia combustion, thereby improving the conversion of thermal energy into kinetic energy. The thrust increased by 37% under the optimal inlet parameters obtained through response surface optimization. The effectiveness of RSM in multi-variable optimization is verified, and the mechanism of multi-parameter coupling effects on hypersonic ammonia combustion dynamics is revealed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».