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Enregistrement W1173437740 · doi:10.1115/gt2015-42748

Post-Surge Load Prediction for Multi-Stage Compressors via CFD Simulations

2015· article· en· W1173437740 sur OpenAlexafffund
Martial Dumas, Huu Duc Vo, Yu Hong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalCompute CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésGas compressorSurgeComputational fluid dynamicsReynolds-averaged Navier–Stokes equationsAxial compressorCentrifugal compressorTurbineAerodynamicsPlenum spacePerformance predictionEngineeringMechanical engineeringMarine engineeringSimulationAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A methodology is proposed and developed for the simulation of post-surge condition in a multi-stage compressor that is part of a gas generator system that also includes the combustor and turbine and ducts. Given the essentially one-dimensional nature of surge, the approach basically consists of coupling single blade passage multi-stage RANS CFD simulations of the compressor for with 1D equations modelling the behaviour of the other components applied as dynamic boundary conditions. This method allows for the simulation of the flow behaviour inside a multi-stage compressor during surge and, by extension, for the prediction at the design phase of the time variation of aerodynamic forces on the blades and of the pressure and temperature at bleed locations inside the compressor used for turbine cooling. The main advantages of this method over existing methods are its relatively modest computational time and resource requirements and the fact that it does not require any empirical data input beyond what is used in standard CFD simulations. The method is implemented in a commercial CFD code (ANSYS CFX) and applied to three compressor geometries with distinct features. Simulations on a low-speed (incompressible) three stage axial compressor allows for a validation with experimental data, which shows that the proposed methodology captures the surge behaviour of the system very well both qualitatively and quantitatively. This comparison also highlights the strong dependence of the surge cycle frequency on the volume of the downstream plenum (combustion chamber). Subsequently, the addition of a low-speed centrifugal compressor to the previous compressor is used to demonstrate the adaptability of the approach to a multi-stage axial-centrifugal configuration, yielding qualitatively realistic surge results. Finally, application of the method to an industrial transonic compressor geometry demonstrates the tool on a mixed flow-centrifugal compressor configuration operating in a highly compressible flow regime. A comparison of predicted versus measured shaft loading amplitude during surge is highly promising.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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