MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4245612059 · doi:10.1115/gt2017-63304

Quantifying Blowing Ratio for Shaped Cooling Holes

2017· article· en· W4245612059 sur OpenAlexaff
D. J. Cerantola, A. M. Birk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustorTurbulenceMechanicsAdiabatic processMaterials scienceMass fluxMass flow rateTurbine bladeMass flowTurbinePhysicsThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effusion cooling was a popular technology integrated into the design of gas turbine combustor liners. A staggering amount of research was completed that quantified performance with respect to operating conditions and cooling hole geometric properties; however, most of these investigations did not address the influence of the manufacturing process on the hole shape. This study completed an adiabatic wall numerical analysis using the realizable k-ε turbulence model of a laser-drilled hole that had a nozzled profile with an area ratio of 0.24 and five additional cylindrical, nozzled, diffusing, and filleted holes that yielded the same hole mass flow rate at representative engine conditions. The traditional methods for quantifying blowing ratio yielded the same value for all holes that was not useful considering the substantial differences in film cooling performance. It was proposed to define hole mass flux based on the outlet y-cross sectional area projected onto the inclination angle plane. This gave blowing ratios that correlated to better and worse cooling performance for the diffusing and nozzled holes respectively. The diffusing hole delivered the best film cooling due to having the lowest effluent velocity and greatest amount of in-hole turbulent production, which coincided with the worst discharge coefficient.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,436

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHeat Transfer MechanismsTravaux en français237 207