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Enregistrement W4312635800 · doi:10.1115/gt2022-80469

Improvement of Silicon Nitride Turbine Blade Impact Resistance Under Uniaxial Compression Loading

2022· article· en· W4312635800 sur OpenAlexaff
Francis Beauchamp, P. K. Dubois, Jean‐Sébastien Plante, Mathieu Picard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbineMaterials scienceTurbine bladeCeramicSilicon nitrideRotor (electric)Mechanical engineeringStructural engineeringComposite materialEngineeringSiliconMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The inside-out ceramic turbine (ICT), a novel microturbine rotor architecture, uses monolithic ceramic turbine blades held in compression by a rotating structural shroud instead of traditional superalloy turbine blades in order to increase its maximum turbine inlet temperature (TIT) and cycle efficiency. Previous work has shown that this microturbine architecture has potential to be viable for long-term operation in normal operating conditions. However, foreign object damage (FOD) has been a major concern for ceramic turbine rotor past development efforts, and its effects on the ICT ceramic turbine blades lifespan have not been studied thus far. An experimental approach was used to characterize the effect of the ICT configuration on ceramic turbine blade impact resistance: spherical steel impactors were fired towards silicon nitride specimens simulating blade boundary conditions for both traditional and inside-out turbine layouts. Preload levels ranging from 100 MPa to 400 MPa were applied on the inside-out layout specimens to determine its effect on impact resistance. Results indicate that the inside-out turbine configuration increases the resistance to FOD over a traditional turbine configuration. For the specific conditions of this study, the specimens resisted to over five times the impactor energy when fixed at both ends. Also, results show that applying a higher compression preload on the specimens helps to resist higher energy impacts by about 50% when far from the buckling limit.

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 enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,618

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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