Geometric Optimization of a Gas Turbine Blade Cooling Passage using CFD
Notice bibliographique
Résumé
This work focuses on the rib-turbulated cooling which is a category of impingement cooling and aims at optimizing the geometry of rib-roughened cooling passage of a gas turbine blade. CFD analysis is carried out using Ansys/Fluent to solve the steady RANS equations. Computational domain consists of a long rectangular channel with the length of the channel being 9 times its height. Ratios of rib width, rib height and rib pitch to hydraulic diameter of the channel are taken as 0.1, 0.1 and 1.2, respectively. Numerical simulations are performed to analyze the performance of various rib shapes for Reynolds number, based upon the hydraulic diameter, in a range of 5000 to 50,000. Uniform heat flux of 800 W/m2 is applied to the ribbed wall. Incompressible air is used as the cooling fluid. Turbulent flow conditions are applied to the channel geometry with k-ω turbulence model. The effect of rib cross-section and rib pitch to rib width ratio on the heat transfer and friction factor is observed. The 2D CFD analysis revealed that the presence of ribs has significant effect on thermo-hydraulic performance of the cooling channel. Introducing square ribs in a smooth channel caused the Nusselt number to increase by two-folds. The highest value of Nusselt number was achieved by incorporating right-angle triangular ribs which caused the Nusselt number to increase by further 8%, as compared to the square ribs, and an increase in friction factor of 2.5%. The lowest value of friction factor was observed in semicircular ribs (2.95% less than the square ribs), however, the Nusselt number also decreased by 1.5%, as compared to square ribs. Decreasing rib pitch to rib width ratio increased both the Nusselt number and friction factor for all the cases. For square ribs, decreasing this ratio from 15 to 9 resulted in the rise of Nusselt number by 50% and increase in friction factor by 54%.
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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 ».