MULTIDISCIPLINARY DESIGN AND OPTIMIZATION OF GAS TURBINE ENGINE LOW PRESSURE TURBINE AT PRELIMINARY DESIGN STAGE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The gas turbine engine has evolved rapidly during past decades to provide a reliable and efficient business solution for global transportation. The engine design process is clearly a large contributor to this evolution. This process is highly iterative, multidisciplinary and complex in nature. The success of an engine depends on a carefully balanced design that best exploits the interactions between numerous traditional engineering disciplines such as aerodynamics and structures as well as lifecycle analysis of cost, manufacturability, serviceability and supportability. To take into account all of these disciplines and optimization should be used. Currently most of present state-of-art numerical modelling methods, which are used mainly at detailed design stage, are unsuitable for this task due to very high computational time. The solution to this problem can be found in multidisciplinary design and optimization at preliminary design stage with use of simple 1-2D models. This paper presents current aero engine design process and indicates possibilities of future improvements by utilization of proposed methodology, which take into account aerodynamic, thermodynamic and structures (blade, fixing and disc) calculations, connected in one multidisciplinary model, which is suited for optimization. All disciplinary models are presented and described in this paper as well as connection between them, with study over design variable, goal function and constrains that should be used. Moreover, a strategy of optimization is proposed as well as methods for acceleration of optimization process by use of surrogate. The presentation of methodology is followed by example optimization of low-pressure aero engine turbine.
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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 découle