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Enregistrement W2507762946 · doi:10.1115/1.4034422

A Numerical Study of Francis Turbine Operation at No-Load Condition

2016· article· en· W2507762946 sur OpenAlexaff
Hossein Hosseinimanesh, Christophe Devals, B Nennemann, Marcelo Reggio, François Guibault

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Polytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsTurbineFrancis turbineRotor (electric)StatorMechanicsTorqueDraft tubeFlow (mathematics)Turbine bladeTurbomachineryTurbulenceMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a numerical methodology to study Francis turbines at no-load condition, an important operating condition regarding static and dynamic stresses. The proposed methodology uses unsteady Reynolds-averaged Navier–Stokes (RANS) simulations that have been integrated with a user subroutine to compute and return the value of runner speed, time step, and friction torque. The modeling tool is the commercial software ansys-cfx 14. The research compares the simulations that were performed using transient rotor–stator (TRS) and stage interface models and validate the results through experiments over the full range of admissible guide vane angles (GVAs). Both TRS and stage interface models yielded similar trends for all turbine runner parameters during the no-load process. Results show sizable differences in the average and maximum pressure on the blades between TRS and stage simulations. Analysis of the flow behavior in TRS simulation demonstrates complex flow phenomena involving a vortex breakdown within the draft tube, and strong vortices blocking the runner inlet, which dissipate the input energy into the turbine and yield a near zero-torque at no-load condition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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