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Enregistrement W4249544772 · doi:10.32920/ryerson.14647299

Numerical Analysis of Film Cooling Performance of Micro Holes and Compound Angle Sister Holes

2021· preprint· en· W4249544772 sur OpenAlexaff
Sana Milud Muftah Abd Alsalam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceFreestreamReynolds-averaged Navier–Stokes equationsCoolantMechanicsMaterials scienceReynolds stressComputational fluid dynamicsJet (fluid)Cooling flowReynolds numberTurbulence kinetic energyVortexPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present research, micro holes and compound angle sister holes have been numerically investigated as two different techniques to enhance the cylindrical hole cooling performance, which suffers from a low cooling performance at high blowing ratio. The numerical analysis is performed over a flat plate model to assess the film effectiveness and the associated flow field at low and high blowing ratios. The performance assessment of the discrete round micro hole with a 200 µm diameter reveals that the micro hole yields the best cooling performance at low blowing ratios, and there is nearly 30% increase in the overall film cooling effectiveness compared to that of the round macro hole. The flow field results demonstrate the presence of a Counter-Rotating Vortex Pair (CRVP) at a smaller size and less strength, thus, contributed to better spanwise spreading of the coolant jet and lateral film cooling effectiveness. Micro holes present an improvement in the lateral film cooling effectiveness at high freestream turbulence intensity and high blowing ratios. Computational evaluation of the CFD prediction capability of the sister holes cooling effectiveness using five RANS turbulence models has been carried out as well as an assessment of the effects of the near-wall modeling on the predicted lateral effectiveness. The turbulence models used are realizable k-epsilon, standard k-epsilon, RNG k-epsilon, Reynolds stress model, and Spalart-Allmaras model. It is generally found that realizable k-ε combined with the enhanced wall treatment provides the best prediction of the numerical results in comparison to the experimental measurements at a low blowing ratio while an underprediction of the lateral performance is found at a high blowing ratio from all examined turbulence models. The compound angle upstream sister holes (CAUSH) have been proposed as a novel and simple design of the cooling hole whereas the numerical results have shown a notable increase in both centerline and lateral effectiveness for all tested compound angles at all blowing ratios. The anti-counter rotating vortices pair (ACRVP) structure generated from the compound angle upstream sister holes has actively controlled the flow field and maintained the coolant jet fully attached to the plate surface while restraining the coolant lift-off at high blowing ratios. Finally, the influence of the compound angle sister holes streamwise location on the thermal and flow field performance has also been analyzed, whereas three locations: upstream, midstream, and downstream are examined. It is found that the midstream and downstream locations offered a considerable increase in the cooling effectiveness, which is very much dependent on the blowing ratio and the area downstream of the cooling holes. In addition, the optimum centerline effectiveness is obtained by the downstream location, while the best lateral effectiveness is attained through the midstream location.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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