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Enregistrement W6999869857

Detonation Physics-Based Modelling & Design of a Rotating Detonation Engine

2019· dissertation· en· W6999869857 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésDetonationPropulsionCombustionIsentropic processConstant (computer programming)Flow (mathematics)Limit (mathematics)Mass flow
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rotating detonation engine (RDE) is a new, more thermodynamically efficient, propulsion concept that replaces the traditional constant pressure combustion mechanism found in all currently used rockets and power generation devices. The constant pressure combustion is replaced by a detonation wave: a coupled shock-flame complex propagating at speeds of up to 2-3 km/s and generating combustion products at pressures 5-10 times the initial reactant pressure. This pressure gain through the combustion process leads to more compact, simpler devices that no longer require (or depend less upon) initial reactant precompression. Detonation-based cycles also have the added advantage of being theoretically more thermodynamically efficient than their constant pressure combustion counterparts. As such, RDEs have become increasingly popular in the propulsion research community, although there is still a lack of understanding in the underlying physics which govern their operability, though the existence of a minimum mass flow rate limit for stable operation has been observed. To help engineers and researchers design an RDE, a model was developed which combines geometric properties, 1D isentropic flow, and detonation physics to predict the stable operating bounds of an RDE. An engine testing facility was also constructed in collaboration with McGill University to test RDEs and confirm the performance of the prediction model developed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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