The Effect of Blade Count on Body Force Model Performance for Axial Fans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Body force models enable inexpensive numerical simulations of turbomachinery. The approach replaces the blades with sources of momentum/energy. Such models capture a “smeared out” version of the blades’ effect on the flow, reducing computational cost. The body force model used in this paper has been widely used in aircraft engine applications. Its implementation for low speed, low solidity (few blades) turbomachines, such as automotive cooling fans, enables predictions of cooling flows and component temperatures without calibrated fan curves. Automotive cooling fans tend to have less than 10 blades, which is approximately 50% of blade counts for modern jet engine fans. The effect that has on the body force model predictions is unknown, and the objective of this paper is to quantify how varying blade count affects the accuracy of the predictions for both uniform and non-uniform inflow. The key findings are that reductions in blade metal blockage combined with spanwise flow redistribution drives the body force model to more accurately predict work coefficient as the blade count decreases and that reducing the number of blades is found to have negligible impacts on upstream influence and distortion transfer in non-uniform inflow until extremely low blade counts (such as 2) are applied.
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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 ».