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Record W7045495225

Analysis of non cavitating flow through inducers

2006· other· fr· W7045495225 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2006
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicCavitation Phenomena in Pumps
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCavitationPilotagePneumatics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les turbomachines et plus particulièrement dans les inducteurs, la cavitation reste un sujet de préoccupation majeure. L'évolution rapide de l'industrie dans les turbomachines combinée aux récents progrès réalisés en CFD, permettent une investigation, une analyse et un diagnostic numériques de ces machines par une meilleure connaissance des caractéristiques des écoulements dont elles sont le siège. Dans le cadre de ce travail, nous avons étudié une gamme d'inducteurs qui se différentient par certains critères géométriques en écoulements cavitants et subcavitants. Les interactions entre les divers critères géométriques étudiés, jouent sans le moindre doute un rôle important et nécessitent la prise en compte d'un couplage entre ces paramètres dans les diverses conditions de fonctionnement prévisibles (débit, NPSH, etc.). L' =un des objectifs est d'aboutir, à terme, à une amélioration du processus de conception des inducteurs. La mise en oeuvre de calculs tridimensionnels cavitants, a permis d'analyser les caractéristiques de l'écoulement dans les différentes configurations d'inducteurs pour des régimes de fonctionnement stables et instables, et de détecter les paramètres les plus importants affectant leur bon fonctionnement. Une méthodologie de modélisation des caractéristiques a pu ainsi être mise en oeuvre et appliquée sur différentes géométries avec succès. Un autre objectif poursuivi est de mieux cerner à la fois expérimentalement et numériquement le phénomène de cavitation particulièrement dans ce type de machines en écoulement stationnaire et instationnaire. Ceci a permis d'établir des méthodes précises pour la prédiction de son apparition et du développement de ses différents aspects afin de repousser les limites techniques qu'elle engendre. De manière plus générale, notre collaboration avec ANSYS-Canada et l'Université du New Brunswick au cours de ce travail, a donné lieu à la validation du modèle cavitant du code CFX5.7 sur l'un des inducteurs présentés dans ce rapport.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.251 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2006
Admission routes1
Has abstractyes

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