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Enregistrement W2053401240 · doi:10.1115/gt2011-45075

The Role of Streamwise Vorticity in Flows Over Turbomachine Blade Suction Surfaces

2011· article· en· W2053401240 sur OpenAlexaff
J. P. Gostelow, W. A. McMullan, G. J. Walker, Ali Mahallati

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowVorticityVortexMechanicsReynolds numberPhysicsLeading edgeFlow visualizationFlow separationBoundary layerClassical mechanicsTurbulenceFlow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streamwise streaks and vortices are frequently encountered in low Reynolds number flows over blading. Observations have shown that, in addition to flows over concave pressure surfaces, convex suction surfaces are also influenced by streamwise vortices. These observations are based on surface flow visualization studies and computational work with highly resolved Large Eddy Simulation. Fine scale organized streaks exist in the laminar regions of turbine and compressor blading and are predictable. For a turbine blade with a blunt leading edge, at Reynolds numbers typical of aircraft cruise conditions, the streamwise vorticity may persist, on a time-average basis, to influence the entire suction surface. Time resolution is required to capture the flow complexity that is fundamental for an understanding of the physical behavior of the laminar boundary layer and its separation and transition. Progress has been made in modeling and predicting transition and laminar separation and the new findings of interesting vortical behavior need to be incorporated. In the leading edge region spanwise vorticity may promote early transition and bubble closure; further downstream streamwise vorticity may become established. The physics of this streamwise vorticity imposes severe requirements on the temporal and spatial resolution of both experimental and computational methods. A narrow spanwise computational strip does not allow the streamwise vorticity to settle into an organized pattern; if it is to become organized, an adequate spanwise domain is required.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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