Computational Study of a Transonic Turbine Cascade: Validation and Comparison of Griding Approaches and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a computational study, with some experimental validation, of a low-turning transonic turbine cascade. A comparison is presented between the time-consuming and difficult to generate hexa-structured meshing approach, and the mostly automated tetra-unstructured meshing approach. The paper compares the predicted flow physics and losses, with discussion of the challenges in griding and convergence between both approaches. Computations were carried out using a commercial RANS solver (ANSYS CFX 12) using the Shear Stress Transport turbulence model, and the Gamma-Theta transition model. The computational domain encompassed a half blade span, and one blade pitch with periodic boundary conditions; griding for both approaches was done using ANSYS ICEM CFD. Computational results from both griding approaches were compared to corresponding experimental data. The outlet Mach number was 0.90. The experiment was carried out using a linear cascade in a blow-down type wind tunnel. Downstream seven-hole pressure probe measurements at 1.8 axial chord lengths from the leading edge provided loss, streamwise vorticity, and secondary kinetic energy distributions and integrated coefficient values. It was found that both griding approaches predicted similar downstream endwall flow structures to those observed in the experiment. The tetra-unstructured mesh solution predicted higher losses, but both predicted lower losses than the experiment. Overall results suggest that for capturing of the basic flow physics, both approaches suffice, with the tetra-unstructured being the much easier approach, but with limitations on the level of grid refinement. For more accurate capturing of the flow physics, the time-consuming and difficult to generate hexa-structured meshing approach can be justified.
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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 | 0,000 | 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 ».