Effect of Turbine Inlet Temperature on Blade Tip Leakage Flow and Heat Transfer
Notice bibliographique
Résumé
One of the most critical gas turbine engine components, rotor blade tip and casing, are exposed to high thermal load. It becomes a significant design challenge to protect the turbine materials from this severe situation. As a result of geometric complexity and experimental limitations, Computational Fluid Dynamics (CFD) tools have been used to predict blade tip leakage flow aerodynamics and heat transfer at typical engine operating conditions. In this paper, the effect of turbine inlet temperature on the tip leakage flow structure and heat transfer has been studied numerically. Uniform low (LTIT: 444 K) and high (HTIT: 800 K) turbine inlet temperature have been considered. The results showed the higher turbine inlet temperature yields the higher velocity and temperature variations in the leakage flow aerodynamics and heat transfer. For a given turbine geometry and on-design operating conditions, the turbine power output can be increased by 1.48 times, when the turbine inlet temperature increases 1.80 times. Whereas the averaged heat fluxes on the casing and the blade tip become 2.71 and 2.82 times larger, respectively. Therefore, about 2.8 times larger cooling capacity is required to keep the same turbine material temperature. Furthermore, the maximum heat flux on the blade tip of high turbine inlet temperature case reaches up to 3.348 times larger than that of LTIT case. The effect of the interaction of stator and rotor on heat transfer features is also explored using unsteady simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».