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Enregistrement W4241731673 · doi:10.1115/1.4039936

Effects of Area Ratio and Mean Rise Angle on the Aerodynamics of Interturbine Ducts

2018· article· en· W4241731673 sur OpenAlexafffund
Yanfeng Zhang, Shuzhen Hu, Ali Mahallati, Xuefeng Zhang, Edward Vlasic

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbomachinery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésAdverse pressure gradientCasingMechanicsDuct (anatomy)InletFlow separationBoundary layerVortexReynolds numberAerodynamicsPressure gradientMaterials scienceMean flowTotal pressureStatic pressureGeologyPhysicsTurbulenceGeomorphologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work, a continuation of a series of investigations on the aerodynamics of aggressive interturbine ducts (ITD), is aimed at providing detailed understanding of the flow physics and loss mechanisms in four different ITD geometries. A systematic experimental and computational study was carried out by varying duct outlet-to-inlet area ratios (ARs) and mean rise angles while keeping the duct length-to-inlet height ratio, Reynolds number, and inlet swirl constant in all four geometries. The flow structures within the ITDs were found to be dominated by the boundary layer separation and counter-rotating vortices in both the casing and hub regions. The duct mean rise angle determined the severity of adverse pressure gradient in the casing's first bend, whereas the duct AR mainly governed the second bend's static pressure rise. The combination of upstream wake flow and the first bend's adverse pressure gradient caused the boundary layer to separate and intensify the strength of counter-rotating vortices. At high mean rise angle, the separation became stronger at the casing's first bend and moved farther upstream. At high ARs, a two-dimensional separation appeared on the casing and resulted in increased loss. Pressure loss penalties increased significantly with increasing duct mean rise angle and AR.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,346

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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