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Enregistrement W1784318203

Application of a Particle Image Velocimetry System to the Investigation of Unsteady Transonic Flows in Turbomachinery

2000· article· en· W1784318203 sur OpenAlexaboutno aff
Annemarie Lehr, A. Bölcs

Notice bibliographique

RevueInfoscience (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne) · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransonicTurbomachineryParticle image velocimetryMechanicsPhysicsComputer scienceAerospace engineeringAerodynamicsTurbulenceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present paper a study of the time dependent transonic flow field around a single compressor blade in a Laval nozzle is presented.For the investigation the PIV method has been employed because of its ability to deliver instantaneous flow field information across an illuminated plane with high spatial and temporal resolution.From these instantaneous PIV measurements the mean velocity field and turbulence quantities of the flow can be easily obtained by statistical means.An isolated Plexiglas compressor blade is mounted in the test section of the Laval nozzle.This blade can be vibrated by an hydraulic excitation system in a controlled plunging mode.In addition, the exit pressure level of the nozzle can be varied periodically by a rotating flat plate.The above excitation systems can be precisely synchronized and the phase lag between them can be freely varied.This allows for unsteady measurements to be conducted in the presence of only the downstream perturbation, only the blade vibration, or a combination of the two for different phase angles.For the first test series, the PIV system was used to measure the steady flow field around the compressor blade.In another test series, measurements of the time dependent periodic flow field were conducted by means of PIV.These results quantify the unsteady motion of the normal shock on the suction side of the blade.Finally, phase averaging of the instantaneous flow quantities yield a big database for statistical treatment (e.g.turbulence) and the ability to compare the averaged results with traditional measurement techniques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations5
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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