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Enregistrement W7015139952

A semi-analytical model for Mach reflection in axisymmetric steady overexpanded jets

2024· dissertation· en· W7015139952 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésReflection (computer programming)Mach numberMach reflectionRotational symmetryWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A semi-analytical model for solving Mach reflection in axisymmetric overexpanded jets, just downstream from the exit of a nozzle, is developed.The flow considered is a steady, inviscid flow of an ideal gas.The model consists of incident and reflected flowfields solved using the method of characteristics and a Mach stream flowfield solved by quasi-one-dimensional relations.When certain cases occur, the model is able to produce additional flowfields.These are calculated to either refine the calculations around the axis of symmetry for small Mach stems, or to model the expansion fan and its interaction with the Mach stream.The results for Mach disk radius are compared with the inviscid numerical simulations using an in-house adaptive unstructured finite-volume flow solver.Two methods are detailed and applied to verify assumptions used in the model.Furthermore, the model is also compared to CFD simulations and experimental data found in the literature.Special attention is given to the cases with small Mach disks which are difficult to resolve in experiments with optical flow visualization.The high computational efficiency of the model allows for parametric studies to be performed on various aspects of the jet flow.The impact of nozzle pressure ratio and exit Mach number is analyzed in relation to the Mach stem height, jet boundary, and Mach stream.The limitations and influences of the expansion fan interaction with the Mach stream are then investigated.Comparison with experimental data is made where applicable.To begin, I would like to express my sincere gratitude to Professor Evgeny Timofeev, whose support has been constant throughout this research endeavor.His continuous guidance and mentorship have been crucial to the completion of this research.My appreciation also goes out to Ben Shoesmith for his generous availability and assistance with the MATLAB code, a contribution that significantly enhanced the technical aspects of the study, as well as the invaluable discussions on the subject.I would like to also thank Rabi Tahir and his expertise in providing timely

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission2
Résumé présentoui

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