MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2992772646

Evaluation of stress intensity factor for turbine blade using finite element method

2018· article· en· W2992772646 sur OpenAlexaff
Vijayavithal M Illal, Prakash B Ramanna Bandi

Notice bibliographique

RevueInternational journal of advance research, ideas and innovations in technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFillet (mechanics)Structural engineeringTurbine bladeStress intensity factorvon Mises yield criterionStress concentrationFinite element methodCentrifugal compressorStress (linguistics)Gas compressorMaterials scienceEngineeringTurbineMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas turbines are used in trains, ships, tanks, and alongside steam turbines and in power stations to generate power. During every start-up and shutdown of an aviation gas turbine, the compressor blades are subjected to centrifugal, gas bending and vibratory loads. This repeated loading and unloading can reduce the life of compressor blades. With blading problems accounting for as many as 42 percents of the failures in gas turbines. Previous works on compressor blades have focused mainly on fatigue life estimation in the vicinity of foreign object damage. Geometric modeling of the blade was done using CAD tool CATIA. Static stress analysis was carried out to ascertain the critical region or crack zone of the blade. The maximum Von - Mises stress was found at the fillet region near the root of the blade The results of Finite element analysis showed that maximum von-mises stress was found at the 12 o‟ clock fillet region due to an influence of centrifugal stresses. The maximum Mode I stress intensity factor of 61.4 Mpa√m was found at the surface interception point, for a crack length of 6mm and crack depth of 2.4mm. With the increase in rotational velocity of 5000 rpm, 10000 rpm, and 20000 rpm, Fatigue crack length growth rate was estimated to be a 1.95 x 10-09, 1.65 x 10-07 m/cycle and 4.15 x 10-05 m/cycle and the fatigue crack propagation life was estimated to be of 4.3 x 108 cycles, 7.3 x 106 cycles and 5 x 103 cycles respectively.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of advance research, ideas and innovations in technologyMême sujetFatigue and fracture mechanicsTravaux en français237 207