Calibration and Validation of a Novel Particle Rebound and Deposition Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental particles (e.g., sand, volcanic ash and other airborne dust) ingested into a gas turbine engine can significantly reduce engine performance, and even lead to complete power loss. This is particularly true for helicopters during taking-off, hovering, and landing. To predict this degradation quantitatively, a novel particle rebound/deposition model has been developed based on measured particle rebound characteristics and non-dimensional parameter analysis from more than seventy particle deposition tests relevant to engine hot-sections. The model was calibrated/validated with the experimental data, where sand particles impinged on square ceramic coupons at a velocity of 215 m/s and a temperature range of 1300–1580 K. Numerical simulations were carried out for these testing cases, and the particle impact rate on the coupon for each test case was obtained with a user defined function. With the particle impact rates on the coupon, the experimental particle deposition rates based on the total released particles, and the operating conditions, the coefficient of a defined model formulation was obtained. The calibrated rebound and deposition model was compiled and linked to the flow solver, and the predicted results were in good agreement with the experimental data. With added model functions, the distributions of deposited particle parameters on the coupon surface are provided.
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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 ».