Modelling of Mixed-mode Combustion using Multiple Mapping Conditioning
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present work is to investigate and develop the Multiple Mapping Conditioning (MMC) modelling framework in conjunction with LES into a reliable modelling tool for mixed-mode turbulent combustion. Recent studies show promising results using this approach for diffusion flames and it is important to expand its usability to more complex flame configurations involving finite-rate effects and mixed modes of combustion. In the first part of this thesis fundamental combustion modelling principles are presented followed by the description of the MMC model for turbulent combustion. From this point, this thesis develops a set of computational elements to produce a more general code using object-oriented programming. As a result of these improvements, the implementation of different combustion solvers can be achieved in a fast and intuitive way. In the second part of the work, the different models developed for the specific combustion modes are described and this is followed by the application to two test cases: (i) a set of partially premixed piloted methane jet flames with local extinction and re-ignition, (ii) mixed mode combustion using the Sydney Burner with Inhomogeneous inlets (Flame H and Flame I). Results from these simulations show the requirement to expand and improve the available models in the presence of mixed mode combustion. One of these requirements is density coupling where a new approach is introduced and tested with excellent improvements. A second need, is the introduction of a MMC model to handle premixed flames, to address the challenges of mixed-mode combustion. Here, A recently proposed modified shadow position reference variable for premixed combustion is used and its characteristics are demonstrated in 3D simulations of two Bunsen piloted jet configurations studied in Toronto and in Aachen. The findings of this work suggest that the newly expanded MMC model is an excellent approach to produce improved models able to describe more complex combustion regimes, while keeping simulations tractable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».