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Enregistrement W3039329436

Numerical Design of a Guide Vane for an Axial Fan

2020· article· en· W3039329436 sur OpenAlexaff
Ali Saeidi, Pooya Taheri

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGambitAirflowTurbulenceComputational fluid dynamicsFluentMechanical fanMechanical engineeringFinite volume methodEngineeringAxial compressorMechanicsSimulationAerospace engineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a custom guide vane design to substantially reduce the waste energy in axial fans. Ideally, there is no velocity component in the radial direction in axial fans, but in practice, the air leaving the axial fan has a large tangential component of velocity which produces a large amount of swirl kinetic energy. In order to solve this problem, a guide vane is designed to remove the rotational component of the air. The methodology described in this project is based on the fundamental governing continuity, momentum, and energy equations using the Finite Volume Method (FVM). In this project, the standard k-ω model is used for turbulent modeling. Two dimensional (2D) geometry of blades and airflow cross-section are designed using AutoCAD and CATIA while GAMBIT is employed to generate a suitable mesh for the three dimensional (3D) model. The mesh independence test is done to analyze the performance. The axial fan is simulated using FLUENT software to prove an increase in airflow rate after using the guide vane. Considering the final results, it can be observed that the airflow is increased up to 6.3%.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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