Validation of a CFD Model of a Labyrinth Seal for Low Pressure Turbines Using a Fluid-Thermal Tool Tuned Through Experimental Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Labyrinth seals are elements commonly used in turbomachinery to reduce the hot flows leakages through the unavoidable gaps separating the blade tips and the facing stator parts.These leakages, as well known, are responsible, under the same fuel consumption, for a lower turbine and compressor efficiency resulting in a reduced engine performance.For this reason, a lot of researches, available in the literature, are devoted to the study and optimization of these elements, usually performed by means of Computational Fluid Dynamics (CFD) numerical models.To verify and improve the CFD simulations accuracy, experimental results, usually obtained by designing ad hoc tests and focused on the sealing region, are necessary.In the present work the experimental tests are carried out by using a Test Article (TA), representing one entire turbine stage and the next stator.The data, provided by experiments, are used to tune a fluid and thermal model reproducing the phenomena taking place in the TA.In particular, those results which describe the flow splitting in the sealing region can be used to measure the effectiveness of a given labyrinth seal configuration.In this way, it is possible to verify the reliability of a CFD model representing the same labyrinth seal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».