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Enregistrement W4226148863 · doi:10.1115/1.4053232

Cooling Performance of Additively Manufactured Pin Fins in Stacked Microchannels for the Inside-Out Ceramic Turbine Shroud-Cooling Ring

2021· article· en· W4226148863 sur OpenAlexafffund
P. K. Dubois, Alexandre Landry-Blais, Rym Gazzah, S. Sivić, Vladimir Braïlovski, Mathieu Picard

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbomachinery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésShroudMaterials scienceNusselt numberFinTurbineHeat transferWater coolingMechanicsCeramicComposite materialMechanical engineeringEngineeringReynolds numberTurbulencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The inside-out ceramic turbine (ICT), a novel microturbine rotor architecture, has an air-cooled ring, which keeps its composite rotating structural shroud within operating temperature. The cooling ring must achieve a significant radial temperature gradient with a minimal amount of cooling. The cooling ring is made through additive manufacturing, which opens the design space to tailored cooling geometries. Additively manufactured pin fin heat transfer enhancers are explored in this study to assess whether they hold any significant performance benefit over current rectangular cross section open channels. Experimental friction factors and Nusselt numbers were determined for small, densely-packed pin fins over an asymmetrical thermal load. Results indicate that pressure loss is similar to what can be expected for additively manufactured pin fins, whereas heat transfer is lower due to the extremely tight streamwise pin spacing, in both in-line and staggered pin configurations. A design study presented in this article suggests that pin fins are beneficial to an ICT for reducing cooling mass flowrate up to 40%, against an increase in cooling ring mass of roughly 50%.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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