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Enregistrement W2006392635 · doi:10.1115/icnmm2012-73054

3D Numerical Analysis of Heat Transfer in a Low Reynolds Number Microturbine Cascade

2012· article· en· W2006392635 sur OpenAlexaff
Mohamed Omri, Stéphane Moreau, Luc G. Fréchette

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsLaminar flowHeat transferVortexNusselt numberBoundary layerReynolds numberMaterials scienceHeat transfer enhancementPhysicsHeat transfer coefficientTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the conjugate heat transfer in a submillimeter scale microturbine characterized by laminar yet highly three-dimensional flows. Such a miniature turbine is part of a MEMS (microelectromechanical system) power plant-on-a-chip currently under development for distributed power generation from waste heat. Adiabatic subsonic flows in the turbine have previously been studied numerically and are characterized by low Reynolds number laminar flow (Re < 2500) but with complex vortical structures. The present work addresses the influence of these flow structures on heat transfer, including the effect of the horseshoe and tip vortices. Calculations were done for tip clearance gaps equal to 0%, 5% and 10% blade height. Three different scenarios were considered: adiabatic walls, the hub and casing temperature of 573K or the hub at 573K and the casing at 450K, for incoming flow at 600K. The heat transfer is more variable in the suction side since dominant vortices are adjacent to this blade side. The heat flux even changes its sign where the vortices begin to separate from the suction side, indicating that gas cooled in the hub and casing boundary layers is transported on the blades by the horseshoe vortices. The tip vortex prevents the top passage vortex from interacting with the suction side, which eliminates the negative heat transfer in this region. Due to the dominant vortices, the Nusselt number is found to be a function of the thermal boundary conditions and cannot be predicted with traditional boundary layer correlations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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