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Enregistrement W2491827695

Challenges in aero engine performance modeling

2016· dissertation· en· W2491827695 sur OpenAlexfundno aff
Sebastian Samuelsson

Notice bibliographique

RevueChalmers Publication Library (Chalmers University of Technology) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFörsvarets materielverkMälardalens högskolaGKN Aerospace ServicesFörsvarsmaktenVINNOVAMcGill University
Mots-clésTurbofanDimensioningComponent (thermodynamics)Original equipment manufacturerTurbineSystems engineeringEngineeringConceptual designComputer scienceAutomotive engineeringIndustrial engineeringMechanical engineeringAerospace engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a continuous drive for ever more efficient aero engines due to environmental as well as economical concerns. As the technology of conventional turbofan engines matures, there is a need for new aero engine concepts as well as incremental improvement of existing technologies. In order to improve existing turbofan architectures there is a trend towards integrating the design of the different components in the whole engine system. This creates new challenges both within engine manufacturing companies and between overall equipment manufactures (OEMs) and their suppliers. Methods need to be developed where different component requirements can be balanced against each other for the best performance of the system as a whole. Furthermore, there is a need for multidisciplinary design and optimization, coupling simulations involving several different computational disciplines. In this thesis, a method for consistent conceptual design is presented. In consistent design, the outcomes of the conceptual design are used to iteratively update the assumptions made in the initial thermodynamic cycle calculations until they are consistent. This enables the designer to balance different components against each other. In addition, a first coupling study of a turbine rear structure and whole engine performance is made, indicating the necessity of coupled simulations. Some considerations regarding modeling of engines at conditions far off-design are made. This is needed because some dimensioning mechanical load cases occur at these operating points. Finally, non-hierarchical analytical target cascading is introduced as a method that can be used for coupled optimization during the remainder of this research project.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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