Numerical Investigation of Mixing Tabs in Multi-Ring Entraining Diffuser in Air-Air Ejectors
Notice bibliographique
Résumé
This research studied the effect of mixing tabs used in entraining diffusers in subsonic short air-air ejectors. Although numerous studies exist on mixing tabs in nozzles, none was found that placed tabs in an entraining diffuser system used with an ejector. Given that mixing tabs led to improvements at the nozzle, they were analyzed in entraining diffusers for this research. Numerical studies of tab performance were carried out using two-equation κ-ɛ turbulence models with enhanced wall treatment available in ANSYS Fluent on an ejector obtained from a prior thesis [1]. Only triangular tabs were considered on the ejector. Tab number was varied with 4, 8 and 12 tabs. Increasing tab number from 4 to 8 led to increased diffuser pumping while increasing to 12 tabs led to marginal decrease, although higher than the base case. Addition of 4 tabs led to unchanged overall pumping, while 8 and 12 tabs led to reduced overall ejector pumping performance. Tab blockage ratio was also varied at 1%, 2% and 4% blockage per tab. Increasing blockage ratios was associated with increasing diffuser pumping, but worsened pumping at standoff, however, total pumping was unchanged. A location study identified that the placement of tabs just before the diffuser is not as effective as tabs placed at the nozzle exit for similar blockage ratios. Additionally, tabs placed in the primary flow region were associated with higher back pressure penalties than those in the secondary flow region.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».