Notice bibliographique
Résumé
Atomization is a process ubiquitous in both nature and industry where a liquid flow is fragmented into a spray of small droplets. Despite having been studied extensively for almost a century, sprays remain poorly understood. The existing models are not based on a realistic understanding of the mechanisms of breakup and thus fail to provide good prediction of the spray behaviour across a wide range of operating conditions, in particular the size distribution of the spray droplets.In this thesis, the aerodynamic atomization of liquid drops and jets is studied experimentally and theoretically, with a focus on developing realistic models for the many sub-processes that occur during the breakup. It is shown that the initial deformation rate of a liquid drop exposed to a high speed gas flow governs its breakup morphology as well as the diameter of the ligaments produced from its deformation. Following the formation of these ligaments, a plurality of mechanisms are shown to occur throughout the fragmentation, which result in the distribution of droplet sizes. Analytical models are derived for each of the sub-processes of the breakup and compared with measurements of intermediate stages of droplet breakup, ultimately resulting in a prediction of the droplet size distribution from aerodynamic droplet breakup. Notably, the model presented in this thesis is unique in that it provides a complete description of the breakup process as well as a prediction of the resulting size distribution. Finally, the framework of the droplet breakup model is leveraged to model the atomization of a coaxial, twin-fluid spray, giving a deterministic, analytical prediction of the droplet size distribution resulting from twin-fluid atomization. The models developed in this work were made available in a Python implementation that we refer to as the Aerodynamic Droplet and Atomization Model (ADAM).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».