Assessment of a novel <i>k–ω</i> turbulence model for transonic centrifugal impeller simulations
Notice bibliographique
Résumé
Numerical simulation of high pressure ratio transonic centrifugal compressors is challenging for the existing turbulence models. A lagged k–ω model proposed by Olsen and Coakley for nonequilibrium effects was first applied to simulate the transonic centrifugal impeller SRV2-O. As comparative case studies, four other turbulence models ( k–ω model, RNG k–ε model, SST-CC model, and EARSM model) were also computed. The comparison showed that ( i) the selection of the turbulence model had a great influence on SRV2-O impeller simulations; ( ii) the lagged k–ω model had an advantage over other models in terms of overall pressure ratio and internal flow characteristics; and ( iii) the lagged model predicted a smaller blockage area caused by leakage vortex breakdown than other models, closer to the experimental result. The detailed parameter examination indicated that the nonequilibrium parameter a0 in the lagged model had little influence on the Mach number distribution and choking mass flow rate but a significant influence on the static pressure on the shroud casing. For a higher Mach number compressor, a smaller a0 is recommended for bettering the simulation accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».