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Enregistrement W2051296752 · doi:10.1115/2001-gt-0434

A Parametric Analysis of Reduced Order Models of Potential Flows in Turbomachinery Using Proper Orthogonal Decomposition

2001· article· en· W2051296752 sur OpenAlexaff
Bogdan I. Epureanu, Earl H. Dowell, Kenneth C. Hall

Notice bibliographique

RevueVolume 1: Aircraft Engine; Marine; Turbomachinery; Microturbines and Small Turbomachinery · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransonicInviscid flowAirfoilAerodynamicsMach numberCascadeMechanicsShock (circulatory)TurbomachineryFlow (mathematics)PhysicsMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An unsteady inviscid flow through a cascade of oscillating airfoils is investigated. An inviscid nonlinear subsonic and transonic model is used to compute the steady flow solution. Then a small amplitude motion of the airfoils about their steady flow configuration is considered. The unsteady flow is linearized about the nonlinear steady response based on the observation that in many practical cases the unsteadiness in the flow has a substantially smaller magnitude than the steady component. Several reduced order modal models are constructed in the frequency domain using the proper orthogonal decomposition technique. The dependency of the required number of aerodynamic modes in a reduced order model on the far-field upstream Mach number is investigated. It is shown that the transonic reduced order models require a larger number of modes than the subsonic models for a similar geometry, range of reduced frequencies and interblade phase angles. The increased number of modes may be due to the increased Mach number per se, or the presence of the strong spatial gradients in the region of the shock. These two possible causes are investigated. Also, the geometry of the cascade is shown to influence strongly the shape of the aerodynamic modes, but only weakly the required dimension of the reduced order models.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations23
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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