An Investigation on the Effect of Creep Shakedown on the Creep Behavior of an Industrial Gas Turbine Blade
Notice bibliographique
Résumé
The creep life computation of gas turbine hot section components using any damage modeling technique requires typical inputs of stress and temperature under actual engine operating conditions. The magnitude of these inputs is governed by the static or dynamic transient loading conditions that a component may be subjected to during service. The long term creep damage accumulation process in a hot section component leads to strain accumulation in the component with time. The rate of change of this strain accumulation in different regions of a component is controlled by the magnitude of the local stress, stress gradient and temperature. In some regions, the creep damage accumulation process may lead to a substantial change in the local stress distribution, also called the “Creep Shakedown”, and this time-dependent stress redistribution can have a substantial impact on the component creep life. The creep shakedown based creep life analysis of a GE Frame 7EA first stage turbine blade under off-design base-load engine operating conditions is studied. The evolution of the stress and strain in different regions of the blade with service time was analyzed using the finite element method. A user defined Garofalo model with hyperbolic sine creep rule was incorporated in the finite element analysis (FEA). The creep shakedown in the component is demonstrated to cause a local time-dependent stress redistribution effect in the FEA simulation. The significant stress variation and creep strain accumulation was observed in the creep critical regions where local stress raisers were present and/or a high temperature gradient due to internal cooling design existed. These effects are discussed in detail from a materials engineering perspective.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».