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Enregistrement W1986864662 · doi:10.1115/gt2011-45267

Computational Study of Micro-Jet Impingement Heat Transfer in a High Pressure Turbine Vane

2011· article· en· W1986864662 sur OpenAlexaff
Karan Anand, B.A. Jubran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaperingAirfoilMechanicsJet (fluid)NozzleHeat transferFinite volume methodFluentTurbineCurvatureMaterials scienceComputational fluid dynamicsPhysicsThermodynamicsGeometryMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this numerical investigation is to study the micro-jet impingement heat transfer characteristics and hydromechanics in a 3-D, actual-shaped turbine vane geometry. No concession is made on either the skewness or curvature profile of the airfoil in the streamwise direction, nor to the lean, airfoil twist or tapering of the vane in the spanwise direction. The problem on hand consists of a constant property flow of air via an array of 42 round micro jets impinging onto the inner surface of the airfoil. For simplicity, validation and better understanding of the nature of impingement heat transfer, the airfoil surfaces are provided with a constant temperature boundary condition. Validation is performed against existing numerical results on a simplified model with no spanwise tapering or twisting. The modeled volume spans a total of 12D and consists of three rows of jets; each row contains 14 inline jets. Governing equations are solved using a finite volume method in FLUENT. Effects of jet inclination (+45° and −45° inclinations) and decrease in nozzle diameter (0.51, 0.25 and 0.125 mm) are studied. Inclination of −45° produced enhanced mixing and secondary peaks with marginal decrease in stagnation values. The effect of reducing the diameter of the jets yielded positive results; the tapering effect too enhanced the local heat transfer values, which is attributed to the increase in local velocities at jet exit.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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