Automated Thermal and Stress Preliminary Analyses Applied to a Turbine Rotor
Notice bibliographique
Résumé
The use of Multidisciplinary Design Optimization (MDO) techniques at the preliminary design phase (PMDO) of a gas turbine engine allows investing more effort at the pre-detailed phase in order to prevent the selection of an unsatisfactory concept early in the design process. Considering the impact of the turbine tip clearance on an engine’s efficiency, an accurate tool to predict the tip gap is a mandatory step towards the implementation of a full PMDO system for the turbine design. Tip clearance calculation is a good candidate for PMDO technique implementation considering that it implies various analyses conducted on both the rotor and stator. As a first step to the development of such tip clearance calculator satisfying PMDO principles, the present work explores the automation feasibility of the whole analysis phase of a turbine rotor preliminary design process and the potential increase in the accuracy of results and time gains. The proposed conceptual system integrates a thermal boundary conditions automated calculator and interacts with a simplified air system generator and with several conception tools based on parameterized CAD models. Great improvements were found when comparing this work’s analysis results with regular pre-detailed level tools, as they revealed to be close to the one generated by the detailed design tools used as target. Moreover, this design process revealed to be faster than a common preliminary design phase while leading to a reduction of time spent at the detailed design phase. By requiring fewer user inputs, this system decreases the risk of human errors while entirely leaving the important decisions to the designer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».