Direct Numerical Simulations and Boundary Layer Analysis in Compressor Blade Channel at Various Reynolds Numbers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current study investigated the boundary layer (BL) characteristics in the V103 compressor blade channel under a series of Reynolds number (Re) conditions (Re=1.367×105, Re=1.506×105, and Re=1.645×105) using direct numerical simulation (DNS). Detailed analyses were conducted on the BL, including the separation bubble, transitions, and reattachments on both the pressure and suction surfaces. The analyses suggest that Re has a very limited impact on the size of the laminar separation bubble (LSB) on the pressure surface. However, the LSB on the suction surface significantly shrinks with increasing Re. Moreover, the BL thickness identification method based on Bernoulli’s principle was applied to complex internal flows for the first time and achieved an accurate determination of BL integral quantities. The transition locations, which were estimated using the BL shape factor, shifted upstream with the increase in Re on both pressure and suction surfaces, causing the earlier reattachment points. The study also investigated velocity profiles in the turbulent region of the BLs and successfully extended the inner-layer law from the traditional flat plate to the current curved surfaces, demonstrating the validity and accuracy of the inner-layer law’s formulations in describing the turbulent boundary layer (TBL) velocity profile. These findings provide both numerical and physical insights into the complex geometry BLs in the compressor blade channel at low-to-medium Re, offering strong potential for optimizing blade design.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».