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Enregistrement W2306178234 · doi:10.1115/gt2015-42520

Study of Effects of Rotor Tip Tailoring in Axial Flow Compressors

2015· article· en· W2306178234 sur OpenAlexfundno aff
Chaitanya Halbe, Yashovardhan S. Chati, Jubin Tom George, A. M. Pradeep, Bhaskar Roy, Hong Yu, Peter H. Townsend

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology BombayPratt and Whitney Canada
Mots-clésTip clearanceGas compressorAxial compressorRotor (electric)Computational fluid dynamicsMaterials scienceLeading edgeTrailing edgeMechanicsPressure dropStructural engineeringMechanical engineeringEngineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of an axial compressor rotor is known to be affected by the variations in tip clearance during its operation. This effect is pronounced for the rear stages of a multistage compressor. This paper describes a novel design that is shown to aerodynamically desensitize the rotor tip to the tip clearance variations. The effect of tip clearance variations on the performance of a baseline low speed, high hub-to-tip ratio axial compressor rotor is studied using CFD. Based on the understanding developed from this flow analysis, the baseline rotor is redesigned by tailoring the tip and redistributing the blade loading over the span. The tip tailoring results in a blade with split dihedral, i.e. of applied dihedral variable from the leading edge to the trailing edge. CFD analysis of the tip tailored configuration shows lower pressure drop with increasing tip clearance as compared to the baseline design. The simulation results are validated through testing in a low speed axial compressor rig, thereby giving experimental support to the desensitization of the rotor to the studied tip clearance variations by tip tailoring.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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