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Enregistrement W4415991143 · doi:10.1115/1.4070350

The Adverse Effect of Pre-Swirl on Ingestion in a Downstream Cavity

2025· article· en· W4415991143 sur OpenAlexaff
James A. Harrington, Simon Vella, Hui Tang, Gary D. Lock, James A. Scobie, Fatoumata Bintou Santara, Clément Jarrossay, Damien Bonneau, Francesco Salvatori, Carl M. Sangan

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbomachinery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurgeDownstream (manufacturing)ChangeoverFlow (mathematics)TurbineStatorInjector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas turbine designers demand accurate predictions of metal temperature to ensure acceptable operating life of components experiencing high thermal stress. Rotor–stator cavities ingest hot mainstream gas through rim seals when inadequately purged with relatively cool air bled off the compressor. Superfluous use of purge, and any associated windage increase, creates a parasitic loss in overall efficiency. Shear interaction caused by the difference in swirl between the purge and mainstream flow is a principal driver for ingestion; preswirled purge flow has the potential to alter the swirl gradient. This article presents the first assessment of purge conditioning in a downstream cavity. An experimental campaign was conducted in a new aero-engine representative 1.5-stage test facility designed to facilitate expedient changeover of modular components in the downstream stator assembly. Purge flow in the downstream cavity was supplied through a series of angled injectors contained in a single component at mid-radius. Three coswirled injection angles were tested. Measurements of CO2 gas concentration, static pressure, and swirl were taken in the cavity to examine the relationship between purge-mainstream swirl gradient and ingress downstream of a rotor blade. The aero-engine designer must balance caution when employing preswirl to reduce disc windage; coswirled purge increased the purge-mainstream swirl gradient and subsequently increased shear-driven ingestion.

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)0,001
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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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