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Enregistrement W2522049491 · doi:10.1115/gt2016-57467

Efficient Modeling Strategy of an Axial Compressor Fan-Stage Under Inlet Distortion

2016· article· en· W2522049491 sur OpenAlexaff
Bryan Lobo, Laith Zori, Paul Galpin, William M. Holmes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensAnsys (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbofanNacelleAerodynamicsStatorGas compressorDistortion (music)Rotor (electric)EngineeringInletAxial compressorComputational fluid dynamicsMechanicsStructural engineeringMechanical engineeringTurbineAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The front fan of a turbofan aircraft engine often operates under distorted inlet flow conditions. This distortion is caused by either flight operating conditions, such as a crosswind or boundary layer ingestion, or due to its nacelle installation. These flow conditions negatively impact the aerodynamic performance of the compression system. Moreover, the asymmetry of the flow causes non-uniform circumferential pressure distortions which can trigger a strong aeromechanical response in the fan blades. Numerical simulation can contribute to the design process if it can accurately predict the aerodynamic performance penalties and the loads experienced by the fan blades, thereby identifying potential problems early in the design phase. This requires accurate accounting of the pressure loads on the fan from the upstream inlet distortion and the potential effect of the downstream stator row. The loads are inherently transient in nature, requiring solutions on the full wheel geometry. However, full wheel modeling is expensive and not practical early in the design cycle. In this work, an efficient modeling strategy is proposed for an axial compressor fan with a downstream stator row (NASA Stage 67, rotor/stator) undergoing inlet distortion. A multi-frequency frozen gust analysis using the Fourier-Transformation (FT) pitch-change method is utilized to solve this flow problem on a reduced geometry (two rotor-passages only). A once-per-revolution inlet distortion modeled as a cosine variation in total pressure is imposed upstream of the rotor. The influence of the stator row on the fan is accounted for within a transient simulation by imposing a 360 degree profile at the exit of the rotor. The profile from the stator row is obtained previously from a steady-state simulation using a multiple mixing-plane approach. In this approach the stator potential flow and the pressure variation in the stator row due to inflow distortion are accounted for. The paper compares the reduced geometry model with full wheel transient predictions, thereby demonstrating the efficiency of the proposed method both in terms of accuracy and solution speedup. Important aerodynamic performance parameters as well as flow field solution monitors are compared to assess the viability of this modeling strategy.

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 enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,211

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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