Loss Breakdown in Axial Turbines: A New Method for Vortex Loss and Wake Detection From 3D RANS Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To enhance turbine efficiency, it is essential to mitigate the loss generated by irreversible phenomena taking place in turbine flows, including boundary layers, shock waves, vortices, and trailing edge wakes. A fast and accurate detection of losses is therefore crucial from the earliest stages of turbine design, in which reduced order models based on oversimplified correlations are employed. Achieving this objective requires a deep comprehension of the physics behind each loss-generating mechanism, a goal attainable through the examination of the 3D flow. While existing criteria allow the identification of various phenomena, accurately quantifying losses generated by vortices remains a challenge: these losses frequently extend beyond the vortical structure. The aim of this paper is to provide a straightforward and effective approach to localize and assess vortex-related losses. This method is grounded in Zlatinov’s decomposition of the entropy generation rate equation into a streamwise and a secondary flow component. A criterion based on the vortex kinematics is used to evaluate the strength of the vortex, thereby enabling the determination of its spatial influence and its contribution to the overall losses. To validate the method, a post-processing code is developed which allows to perform loss breakdown. This tool makes use of existing identification criteria and some new techniques introduced within this work, especially for wake detection. 3D Reynolds-averaged Navier–Stokes simulations are carried out on several configurations, ranging from simple curved ducts to more realistic nozzle guide vanes, to gradually test and validate the computational tool. Results confirm that the highest rates of entropy generation occur outside of the vortical structure, and show good ability to identify both the vortex shape and its area of influence in terms of losses. A drastic improvement in the prediction of vortex losses is especially observed in the case of turbine blades with tip or hub leakage vortices.
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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 | 0,001 |
| 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 ».