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Enregistrement W2041931393 · doi:10.1115/1.4027656

Flow Control in an Aggressive Interturbine Transition Duct Using Low Profile Vortex Generators

2014· article· en· W2041931393 sur OpenAlexafffund
Yanfeng Zhang, Shuzhen Hu, Xuefeng Zhang, Michael Benner, Ali Mahallati, Edward Vlasic

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCasingBoundary layerVortex generatorMechanicsVortexAdverse pressure gradientFlow separationDuct (anatomy)Reynolds numberTurbulenceStarting vortexPhysicsAnnulus (botany)Boundary layer thicknessSecondary flowMaterials scienceVortex ringComposite materialAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an experimental investigation of the flow mechanisms in an aggressive interturbine transition duct with and without low-profile vortex generators flow control. The interturbine duct had an area ratio of 1.53 and a mean rise angle of 35 deg. Measurements were made inside the annulus at a Reynolds number of 150,000. At the duct inlet, the background turbulence intensity was raised to 2.3% and a uniform swirl angle of 20 deg was established with a 48-airfoil vane ring. Results for the baseline case (no vortex generators) showed the flow structures within the duct were dominated by counter-rotating vortices and boundary layer separation in both the casing and hub regions. The combination of the adverse pressure gradient at the casing's first bend and upstream low momentum wakes caused the boundary layer to separate on the casing. The separated flow on the casing appears to reattach at the second bend. Counter-rotating and corotating vortex generators were installed on the casing. While both vortex generators significantly decreased the casing boundary layer separation with consequential reduction of overall pressure losses, the corotating configuration was found to be more effective.

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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,693

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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