Comparison of Large Eddy Simulation Methods for Flows Over Gas Turbine Blades
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been a considerable effort toward applying large eddy simulation methods (LES) to real industrial problems. However, there are still several challenges to be addressed to achieve a reliable LES solution, especially in the context of compressible flows. Furthermore, complex geometries require the unstructured meshes which then interdict the use of very high order schemes. Therefore, LES models are mainly derived and tested on classical problem of simple geometry for incompressible flow and based on higher order schemes. Here, the flow over a gas turbine blade at high Reynolds and Mach numbers is investigated using a mixed finite-volume-finite-element method. Implicit LES method (ILES) as well as Smagorinsky and its dynamic version have been studied. Different variations of the Smagorinsky method have been examined too. The interaction of the numerical dissipation of the scheme with LES models has been explored. The results show the capability of the ILES to take into account the effective viscosity of the flow and the negligible difference of the different LES models in this flow condition. Fairly good agreement with experimental data is found which is superior to RANS results. It is found that there are still some challenges in industrial LES applications which have to be addressed to lead to a better agreement with experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».