Analysis of the Exit Flow Angle and Characteristics of Flow in Axial Turbine Cascades
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite a wealth of sophisticated CFD-methods, most designs are still based on one-dimensional and two-dimensional inviscid analytical tools. In such methods, realistic loss and angle assessment are indeed critical in order to arrive at correct loading, flow coefficient and reaction. The selected values are normally retained through the detailed design sequence for each iteration. This means that the throat sizing and hence the gauge angle is largely based on the early design work within the through-flow environment. Even one-degree error in angle estimation will turn into a rather large capacity error. For most designs, the exchange rate between capacity and gauge angle is on the order of 3–5 percent, per degree exit angle. In a previous publication, a methodology and equations were presented to assess the exit flow in an axial turbine blade row by Mamaev in Russian nomenclature and the tangential coordinate system. The approach, provided a unified and flow-physics based method for assessing exit angles from the geometry features like gauge angle, uncovered turning and flow features like Laval number, etc. Analysis of those formulas showed good agreement with physical flow pattern in real cascades for sub and transonic blade cascades. In this work, the same basic principal procedure is followed by employing the more international agreed nomenclature of blades such as an axial reference plane and Mach number. In the current work, the one-dimensional analysis results were compared with the three dimensional numerical modelling of a full annulus two-stage turbine. Analysis of the results showed the inherent unsteadiness specially outside the rotor blade cascades, however, comparison of the mass averaged exit angle with the one dimensional analysis showed satisfactory agreement.
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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 | 0,001 |
| 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 ».