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Enregistrement W2796620566 · doi:10.1115/gt2014-27207

Effects of Area Ratio and Mean Rise Angle on the Aerodynamics of Inter-Turbine Ducts

2014· article· en· W2796620566 sur OpenAlexafffund
Yanfeng Zhang, Shuzhen Hu, Ali Mahallati, Xuefeng Zhang, Edward Vlasic

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésAdverse pressure gradientCasingMechanicsInletDuct (anatomy)Reynolds numberBoundary layerVortexFlow separationAerodynamicsTurbinePressure gradientMean flowMaterials scienceStatic pressureTurbulencePhysicsGeologyEngineeringMechanical engineeringThermodynamicsGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work, a continuation of a series of investigations on the aerodynamics of aggressive inter-turbine ducts (ITD), is aimed at providing detailed understanding of the flow physics and loss mechanisms in four different ITD geometries. A systematic experimental and computational study was carried out for varying duct mean rise angles and outlet-to-inlet area ratio while keeping the duct length-to-inlet height ratio, Reynolds number and inlet swirl constant in all four geometries. The flow structures within the ITDs were found to be dominated by the counter-rotating vortices and boundary layer separation in both the casing and hub regions. The duct mean rise angle determined the severity of adverse pressure gradient in the casing’s first bend whereas the duct area ratio mainly governed the second bend’s static pressure rise. The combination of upstream wake flow and the first bend’s adverse pressure gradient caused the boundary layer to separate and intensify the strength of counter-rotating vortices. At high mean rise angle, the separation became stronger at the casing’s first bend and moved farther upstream. At high area ratios, a 2-D separation appeared on the casing. Pressure loss penalties increased significantly with increasing duct mean rise angle and area ratio.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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