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Enregistrement W7162825068

Numerical Calculation of a Millmetre-sized Laval Nozzle and Optimization of the Length of Divergent Section Based on CFD

2014· article· zh· W7162825068 sur OpenAlexaboutno aff
Yukui Cai, Liu Zhanqiang, 万熠

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Languezh
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleComputational fluid dynamicsRotational symmetryThrustSection (typography)TuyereDesign for manufacturabilityFlow (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract:Micro laval nozzle has been widely used in such areas as micro propulsion system, supersonic air-jet pulverization,laser cutting,etc.The gas flow characteristics for micro nozzles with different section shapes and different divergent section lengths were analyzed with the aid of computational fluid dynamics(CFD) simulation technology, which helped to determine the rules of nozzle type selection and the optimum divergent section length. The simulation results indicated that the exit velocity of two-dimensional axisymmetric nozzle is larger than that of rectangular section one, which shows that the two-dimensional axisymmetric type is recommended when the nozzle is in millimeter level. The flow fields of the two-dimensional axisymmetric nozzles with different divergent section lengths were investigated through the comparison of their exit velocities, thrust forces and efficiencies, which presents that the optimal divergent length is 3 mm in this research. The proposed simulation method can be applied to the selection of other nozzle parameters and the optimization of length determination, which can help to reduce the difficulty of manufacturability of micro-nozzle with excellent performance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,353 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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