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Enregistrement W2055547127 · doi:10.1115/gt2009-59086

Validating Numerical CFD Simulations With Experimental Data for Turbulence Phenomena in Axial Flow Gas Turbine Diffusers

2009· article· en· W2055547127 sur OpenAlexaff
Farrokh Zarifi-Rad, Hamid Vajihollahi, James O’Brien

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsAerodynamicsTurbulenceDiffuser (optics)SolverTurbinePolygon meshMesh generationMechanical engineeringSimulationComputer scienceMechanicsEngineeringAerospace engineeringStructural engineeringFinite element methodPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scale models give engineers an excellent understanding of the aerodynamic behavior behind their design; nevertheless, scale models are time consuming and expensive. Therefore computer simulations such as Computational Fluid Dynamics (CFD) are an excellent alternative to scale models. One must ask the question, how close are the CFD results to the actual fluid behavior of the scale model? In order to answer this question the engineering team investigated the performance of a large industrial Gas Turbine (GT) exhaust diffuser scale model with performance predicted by commercially available CFD software. The experimental results were obtained from a 1:12 scale model of a GT exhaust diffuser with a fixed row of blades to simulate the swirl generated by the last row of turbine blades five blade configurations. This work is to validate the effect of the turbulent inlet conditions on an axial diffuser, both on the experimental front and on the numerical analysis approach. The object of this work is to bring forward a better understanding of velocity and static pressure profiles along the gas turbine diffusers and to provide an accurate experimental data set to validate the CFD prediction. For the CFD aspect, ANSYS CFX software was chosen as the solver. Two different types of mesh (hexagonal and tetrahedral) will be compared to the experimental results. It is understood that hexagonal (HEX) meshes are more time consuming and more computationally demanding, they are less prone to mesh sensitivity and have the tendancy to converge at a faster rate than the tetrahedral (TET) mesh. It was found that the HEX mesh was able to generate more consistent results and had less error than TET mesh.

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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,487

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 savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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