Numerical Investigation of the Influence of Real World Blade Profile Variations on the Aerodynamic Performance of Transonic Nozzle Guide Vanes
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the issue of aerodynamic consequences of small variations in airfoil profile. A numerical comparison of flow field and cascade pressure losses for two representative repaired profiles and a reference new vane were made. Coordinates for the three airfoil profiles were obtained from the nozzle guide vanes of refurbished turboshaft engines using 3D optical scanning and digital modeling. The repaired profiles showed differences in geometry in comparison with the new vane, particularly near the leading and trailing edges. A numerical simulation was conducted using a commercial CFD code, which uses the finite volume approach for solving the governing equations. The computational predictions of the aerodynamic performance were compared with experimental results obtained from a cascade consisting of blades with the same airfoil profiles. The CFD analysis was performed for the cascade at subsonic inlet and transonic exit conditions. Boundary layer growth, wake formation, and shock boundary layer interactions were observed in the two-dimensional computations. The flow field showed the presence of shock waves downstream of the passage throat and near the trailing edges of the blades. A conspicuous change in flow pattern due to subtle variation in airfoil profile was observed. The calculated flow field was compared with the flow pattern visualized in the experimental test rig using the schlieren method. The total pressure calculation for the cascade exit showed an increase in pressure loss for one of the off-design profiles. The pressure loss calculations were also compared with the multihole total pressure probe measurement in the transonic cascade rig.
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 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 ».