Numerical Demonstration of the Humidity Effect in Engine Icing
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The importance of the variation of relative humidity across turbomachinery engine components for in-flight icing is shown by numerical analysis. A species transport equation for vapor has been added to the existing CFD methodology for the simulation of ice growth and water flow on engine components that are subject to ice crystal icing. This entire system couples several partial differential equations that consider heat and mass transfer between droplets, crystals and air, adding the cooling of the air due to particle evaporation to the icing simulation, increasing the accuracy of the evaporative heat fluxes on wetted walls. Three validation cases are presented for the new methodology: the first one compares with the numerical results of droplets traveling inside an icing tunnel with an existing evaporation model proposed by the National Research Council of Canada (NRC). The second one compares humidity and the reduction in the outflow total temperature to the experimental data from NASA Glenn Research Center’s Propulsion Systems Laboratory (PSL). The third case shows that the vapor model improves our icing validation of the crowned cylinder case compared to the NRC experimental data. For the simulation technology demonstration, turbofan icing scenarios with inflow relative humidity varying between 30 and 100% are simulated using a generic engine intake that includes the first stages of the compressor. The inclusion of vapor transport and local relative humidity provide important additional modeling functionalities and increased simulation accuracy.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».