MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020800796 · doi:10.1115/gt2011-46587

Computational Investigation of the Three-Dimensional Flow Structure and Losses in a Low Reynolds Number Microturbine

2011· article· en· W2020800796 sur OpenAlexaff
Mohamed Omri, Luc G. Fre ́chette

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds numberMechanicsTip clearanceVortexAerodynamicsHele-Shaw flowSecondary flowLaminar flowPhysicsStatorMaterials scienceEngineeringMechanical engineeringTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, three dimensional numerical studies of the aerodynamics in laminar subsonic cascades at relatively low Reynolds numbers (Re < 2500) are presented. The stator and rotor blade designs are those for a MEMS-based Rankine microturbine power-plant-on-a-chip with 100 micron chord blades. Blade passage calculations in 2D and 3D were done for different Reynolds numbers, four different tip clearances (0%, 5%, 10% and 20%) and four incidences (0°, 5°, 10° and 15°) to determine the flow patterns and compute losses. These conditions are applied to a blade passage without rotation (stator) and with rotation (rotor), both for a stationary and moving outer casing. The 3D blade passage (without tip clearance) indicates the presence of two large symmetric vortices due to the interaction between flow curvature and hub/casing boundary layers. With tip clearance, a secondary vortex appears due to tip flow. This so-called tip vortex becomes dominant in the case of tip clearance above 10%. Relative wall motion also impacts the 3D flow patterns due to the important tangential drag at these low Reynolds numbers. Two dimensional calculations characterize well the flow at the mid-height plane, but are not sufficient for loss predictions due to the omission of the 3D flow structures. The 3D total losses increase dramatically for Re<500, which is similar to 2D studies. This suggests an operating Reynolds number greater than this to obtain efficiency levels necessary to operate a heat engine. The losses also increased monotonically with increasing tip clearance and incidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTurbomachinery Performance and OptimizationTravaux en français237 207