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Enregistrement W2025789108 · doi:10.1080/17415970500354235

An inverse blade design method for subsonic and transonic viscous flow in compressors and turbines

2006· article· en· W2025789108 sur OpenAlexaff
Kasra Daneshkhah, Wahid Ghaly

Notice bibliographique

RevueInverse Problems in Science and Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsInviscid flowTurbomachineryTransonicTurbine bladeFinite volume methodMathematicsTurbulenceMechanicsEuler equationsTurbineAerodynamicsPhysicsMathematical analysisMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An inverse blade design method applicable to two- and three-dimensional inviscid and viscous flow in turbomachinery cascades is presented and is applied to design cascades in two-dimensional viscous flow. The pressure distribution along the blade surfaces is prescribed and is reached by modifying the initial guess of the blade geometry. The geometry modification is computed from a virtual velocity distribution derived from the difference between the current and the target pressure along the blade surfaces. The inverse method is implemented into and is consistent with the unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations where an arbitrary Lagrangian–Eulerian (ALE) formulation on a moving and deforming grid is used. The grid velocities are determined from the space conservation law (SCL), which ensures a fully conservative computational procedure. The unsteady RANS equations are discretized using a cell-vertex finite volume method and the time accuracy is achieved using a dual time stepping scheme. An algebraic Baldwin–Lomax model is used for turbulence closure. The design method is first validated, and then its robustness, flexibility and usefulness are demonstrated on the redesign of recent compressor and turbine blade geometries used in modern gas turbine engines.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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