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Enregistrement W4236562518 · doi:10.1115/1.4044640

Capacity Matching of Aeroderivative Gas Generator With Free Power Turbine—Challenges, Uncertainties, and Opportunities

2019· article· en· W4236562518 sur OpenAlexaff
Deepak Thirumurthy, Jose Carlos Casado Coca, Kanishka Suraweera

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatching (statistics)Sensitivity (control systems)Generator (circuit theory)Range (aeronautics)Gas turbinesPower (physics)TurbineComputer scienceComponent (thermodynamics)Reliability engineeringAutomotive engineeringEngineeringMechanical engineeringMathematicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For gas turbines (GTs) with free power turbines (FPTs), the capacity or flow parameter matching is of prime importance. Accurately matched capacity enables the GT to run at its optimum condition. This ensures maximum component efficiencies and optimum shaft speeds within mechanical limits. This paper presents the challenges, uncertainties, and opportunities associated with an accurate matching of a generic two-shaft aeroderivative high pressure (HP)-low pressure (LP) gas generator with the FPT. Additionally, generic performance trends, uncertainty quantification, and results from the verification program are also discussed. These results are necessary to ensure that the final FPT capacity is within the allowable range, and hence, the product meets the performance guarantees. The sensitivity of FPT capacity to various design variables such as the vane throat area, vane trailing edge size, and manufacturing tolerance is presented. In addition, issues that may arise due to not meeting the target capacity are also discussed. To conclude, in addition to design, analysis, and statistical studies, a system-of-systems approach is mandatory to meet the allowed variation in the FPT capacity and hence the desired GT performance.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,662

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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