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Enregistrement W2800817726 · doi:10.1139/tcsme-2017-1017

THERMAL BARRIER COATING AND TURBULENCE INTENSITY EFFECTS ON LEADING EDGE COOLING USING CONJUGATE HEAT TRANSFER ANALYSIS

2017· article· en· W2800817726 sur OpenAlexvenueno aff
Prasert Prapamonthon, Huazhao Xu, Zhaoqing Ke, Wenshuo Yang, Jianhua Wang

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Science and Technology of ChinaChinese Academy of Sciences
Mots-clésTurbulenceThermal barrier coatingHeat transferMaterials scienceMechanicsLeading edgeTurbulence kinetic energyCoatingThermalHeat transfer enhancementComputational fluid dynamicsThermodynamicsHeat transfer coefficientPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a numerical study of thermal barrier coating (TBC) and turbulence on leading edge (LE) cooling of a guide vane. Numerical results were carried out using 3D CFD with conjugate heat transfer analysis. Important phenomena were revealed. (1) TBC is effective in the LE region especially when free stream turbulence (Tu) increases. (2) At each Tu, TBC near the hub of the vane provides the most effective protection and at the highest Tu, TBC improves overall cooling effectiveness there by about 25%. (3) Near the exits of film hole, TBC may have negative effect, because of heat transfer impedance from the solid structure into the mixing fluid between mainstream and cooling air emitted from film holes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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