Performance Evaluation of Leading Edge Tubercles Applied to the Blades in a 2-D Compressor Cascade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present paper, the performance of compressor blades modified with leading edge tubercles was evaluated and compared with that of a baseline profile at a high subsonic Mach number in a 2-D cascade. Specific tubercle geometries were selected based on an extensive literature survey and a Self-Organizing Map analysis. The compressor blade geometry of a popular aero-engine was reverse-engineered using laser-scanning. Baseline and tubercled compressor blades were 3-D printed and tested. Two sinusoidal tubercle shapes based on different amplitudes and wavelengths and one with a power law profile were selected. A 2-D compressor cascade was designed and commissioned to test these blades at high subsonic Mach number in the transonic wind tunnel at Royal Military College of Canada. Surface flow visualizations were performed with oil for observing and locating compressor blade stall for different sets of blades. Flow direction and the total pressure at the cascade exit were measured using a 5-hole, fast-response, traversing probe. Compressor blade performance was measured and compared with various tubercled blades at various angles of incidence, while maintaining periodicity at the inlet and exit planes. Total pressure loss coefficients were calculated for all 4 blades and compared for 6 positive angle of incidence. Power series tubercled profile resulted in slight improvements in the loss coefficient at 0° incidence and none of tubercled geometry compromized performance at the design point. The baseline blade stalled at 8° and tubercles were capable of delaying stall at this condition. Power series profile outperformed the baseline at all angle of incidence (AOI) with significant improvements at 8° AOI. Power series tubercled profiles performed better than other tubercled geometries at almost all AOI except 10° where sinusoidal tubercled profiles performed better. The presence of smaller valley and broader peaks is attributed with the performance improvement, supported by the flow visualization results.
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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 ».