Validation Results for a Diverse Set of Turbomachinery Cases Using a Density Based OpenFOAM® Solver
Notice bibliographique
Résumé
A validation study of a variety of compressible flow turbomachinery cases is presented with comparisons to test data using OpenFOAM. OpenFOAM is open-source code consisting of various solvers and computational libraries focused on CFD. The study used a particular solver version with a density based approach that was derived from the “extended” branch of OpenFOAM. The example cases all consisted of single blade row designs at steady state and were run fully viscous (unless noted otherwise) with various turbulence models. The results showed a definite superiority of the density based solver over other OpenFOAM solvers in a test suite of simplified cases as well as in more complex examples in actual turbomachinery designs. A typical Laval nozzle case and transonic bump case are presented demonstrating the basic ability of the solver to capture shocks and to handle transonic flow in general. Actual turbomachinery applications consisted of a two-dimensional transonic compressor cascade, a moderately supersonic two-dimensional turbine cascade, two radial compressor cases, and a radial inflow turbine. The results showed the solver to be very capable of capturing pressure distributions and, most importantly, aerodynamic loss through the machines. The ability of the solver to accurately model performance in a wide range of different designs and across the entire performance map was demonstrated. Detailed comparisons to highly regarded test data are shown. Special examination was made of the computational costs of the solver which were quite high with run times coming in at about 10 times longer than other commercial compressible flow solvers. Several acceleration methods are discussed which significantly improved run time performance.
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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 ».