Assessment of Turbulence Model Predictions for an Aero-Engine Centrifugal Compressor
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The accurate prediction of mean flow fields with high degrees of curvature, adverse pressure gradients, and three-dimensional turbulent boundary layers typically present in centrifugal compressor stages is a significant challenge when applying Reynolds averaged Navier–Stokes turbulence modeling techniques. The current study compares the steady-state mixing plane predictions using four turbulence models for a centrifugal compressor stage with a tandem impeller and a “fish-tail” style discrete passage diffuser. The models analyzed are the k-ε model (an industry standard for many years), the shear stress transport (SST) model, a proposed modification to the SST model denoted as the SST-reattachment modification (RM), and the Speziale, Sarkar, and Gatski Reynolds stress model (RSM-SSG). Comparisons with measured performance parameters—the stage total-to-static pressure and total-to-total temperature ratios—indicate more accurate performance predictions from the RSM-SSG and SST models as compared to the k-ε and SST-RM models. Details of the different predicted flow fields are presented. Estimates of blockage, aerodynamic slip factor, and impeller exit velocity profiles indicate significant physical differences in the predictions at the impeller-diffuser interface. Topological flow field differences are observed: the separated tip clearance flow is found to reattach with the SST, SST-RM, and RSM-SSG models, while it does not with the k-ε model, a larger shroud separation at the impeller exit seen with the SST and SST-RM models, and core flow differences are in the complex curved diffuser geometry. The results are discussed in terms of the production and dissipation of k predicted by the various models due to their intrinsic modeling assumptions. These comparisons will assist aerodynamic designers in choosing appropriate turbulence models, and may benefit future modeling research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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