Anisotropic Eddy Viscosity in the Secondary Flow of a Low-Speed Linear Turbine Cascade
Notice bibliographique
Résumé
The final losses within a turbulent flow are realized when eddies completely dissipate to internal energy through viscous interactions. The accurate prediction of the turbulence dissipation, and therefore the losses, requires turbulence models which represent, as accurately as possible, the true flow physics. Eddy viscosity turbulence models, commonly used for design level computations, are based on the Boussinesq approximation and inherently assume the eddy viscosity field is isotropic. The current paper compares the computational predictions of the flow downstream of a low-speed linear turbine cascade to the experimentally measured results. Steady-state computational simulations were performed using ANSYS CFX v12.0 and employed the shear stress transport (SST) turbulence model with the γ-Reθ transition model. The experimental data includes measurements of the mean and turbulent flow quantities. Steady pressure measurements were collected using a seven-hole pressure probe and the turbulent flow quantities were measured using a rotatable x-type hotwire probe. Data is presented for two axial locations: 120% and 140% of the axial chord (Cx) downstream of the leading edge. The computed loss distribution and total bladerow losses are compared to the experimental measurements. Differences are noted and a discussion of the flow structures provides insights into the origin of the differences. Contours of the shear eddy viscosity are presented for each axial plane. The secondary flow appears highly anisotropic, demonstrating a fundamental difference between the computed and measured results. This raises questions as to the validity of using two-equation turbulence models, which are based on the Boussinesq approximation, for secondary flow predictions.
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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 ».