Attenuation of Inlet Distortion Effects on Fans Using Asymmetric Inlet Guide Vanes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research proposes and preliminarily analyzes a novel concept to passively reduce the negative impact of deep inlet distortion on the fan of an aero-engine. It consists of placing a row of non-axisymmetric inlet guide vanes (IGVs) just upstream of the fan rotor to induce a spatially varying swirl distribution. The swirl distribution is tailored so as to reduce flow incidence in the distorted flow region and increase it in the undistorted flow region to decrease the fluctuation in aerodynamic force on the fan blades under large inlet distortion that can lead to blade failure, as well as attenuate the negative effect of flow non-uniformity on fan/engine aerodynamic performance. A computational study is carried out on a high-speed (transonic) fan rotor (NASA Rotor 67) from a published distortion study using full-annulus unsteady 3D computational fluid dynamics (CFD) simulations. The asymmetric IGV is designed through a process of manual iterations and CFD simulations to take into account the change in flow redistribution with IGV geometry. The asymmetric IGV design, though not optimized, reduces the aerodynamic force variation amplitude by around two-thirds. Moreover, it allows the fan to recover over half of the loss in total pressure rise due to inlet distortion. The asymmetric IGV is also able to reduce the total pressure distortion at the fan rotor exit. Spanwise analysis indicates that the effectiveness of the asymmetric IGV can be improved on all three metrics if better 3D IGV shaping is performed.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».