Blade Air Cooling Feed System CFD Analysis and Validation
Notice bibliographique
Résumé
A cold flow static rig test and computational fluid dynamics (CFD) analyses have been performed to verify the benefits of a modified “deflector” design to the blade air cooling feed system. The area of interest is the broach passage which is a space between the bottom of the blade fixing and the blade disk. Cooling flow enters into this region from the disk cavity and then exits upward into the blade internal cooling passages. Steady Navier-Stokes analyses of the cold flow static rig geometries were performed using the in-house code NS3D and the commercial code CFX v5.6. Due to the setup of the experimental rig, the numerical domain model with appropriate boundary conditions had to be carefully selected. Unstructured grids including wall prism layers combined with mesh adaptation were employed for both CFD codes on the baseline geometry. The commercial adaptation code OPTIMESH was used for NS3D while CFX employed its internal grid adaptation tool. No grid adaptation was necessary for the modified geometry. The pressure and mass flow measurements for the baseline and modified blade broach geometries demonstrated a reduction in losses for the new design. The CFD flow visualization showed the presence of a strong vortex in the broach for the baseline case with an accompanying low pressure zone. The modified broach design deflects the flow thus avoiding the formation of the strong vortex and low pressure zone. The CFD pressure distributions predicted the trends qualitatively. Quantitative comparisons of the CFD pressure distributions along broach walls were reasonable for the new design. For the baseline geometry, the CFD pressure drop is higher than measurements indicate. Modeling issues associated with a screen in the rig set-up is thought to be the source of the difference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».