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Enregistrement W2340798030 · doi:10.1115/1.4032844

Effects of Subgrid Scale Modeling on the Deterministic and Stochastic Turbulent Energetic Distribution in Large-Eddy Simulations of a High-Pressure Turbine Stage

2016· article· en· W2340798030 sur OpenAlexaff
Dimitrios Papadogiannis, Florent Duchaine, Laurent Gicquel, Gaofeng Wang, Stéphane Moreau

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbomachinery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceStatistical physicsMechanicsLarge eddy simulationFlow (mathematics)TurbinePhysicsDissipative systemScale (ratio)TransonicThermodynamicsAerodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on the engine-representative MT1 transonic high-pressure turbine. Simulated by use of wall-modeled large-eddy simulations (LES) with three different subgrid scale (SGS) closures, mean pressure profiles across the blades as well as mean radial profiles at the rotor exit are found to be in good agreement with experimental data with only local differences between models. Unsteady flow features, inherently present in LES, are however affected by SGS modeling. This is evidenced by the relative energetic content of the deterministic to stochastic turbulent contributions evaluated, thanks to the triple decomposition analysis of the simulations. Origins of such differences are found to impact the entire radial distribution of the flow and activity, with deterministic and chaotic contributions distributed differently depending on the SGS model and reference frequency used to extract the deterministic signal. Such flow responses can be attributed to the different SGS capacities to satisfy basic turbulent flow features that translate in different dissipative and turbulent diffusive contributions of the three SGS models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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