Large-Eddy Simulation and Conjugate Heat Transfer Around a Low-Mach Turbine Blade
Notice bibliographique
Résumé
Determination of heat loads is a key issue in the design of gas turbines. In order to optimize the cooling, an exact knowledge of the heat flux and temperature distributions on the airfoils surface is necessary. Heat transfer is influenced by various factors, like pressure distribution, wakes, surface curvature, secondary flow effects, surface roughness, free stream turbulence, and separation. Each of these phenomenons is a challenge for numerical simulations. Among numerical methods, large eddy simulations (LES) offers new design paths to diminish development costs of turbines through important reductions of the number of experimental tests. In this study, LES is coupled with a thermal solver in order to investigate the flow field and heat transfer around a highly loaded low pressure water-cooled turbine vane at moderate Reynolds number (150,000). The meshing strategy (hybrid grid with layers of prisms at the wall and tetrahedra elsewhere) combined with a high fidelity LES solver gives accurate predictions of the wall heat transfer coefficient for isothermal computations. Mesh convergence underlines the known result that wall-resolved LES requires discretizations for which y+ is of the order of one. The analysis of the flow field gives a comprehensive view of the main flow features responsible for heat transfer, mainly the separation bubble on the suction side that triggers transition to a turbulent boundary layer and the massive separation region on the pressure side. Conjugate heat transfer computation gives access to the temperature distribution in the blade, which is in good agreement with experimental measurements. Finally, given the uncertainty on the coolant water temperature provided by experimentalists, uncertainty quantification allows apprehension of the effect of this parameter on the temperature distribution.
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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 ».