Simulations and validation of an axial-flow pit turbine
Notice bibliographique
Résumé
The geometric design of an axial-flow pit-turbine is essential as flow separation will decrease turbine efficiency. In this thesis, steady Reynolds Averaged Navier Stokes (RANS) simulations were conducted with a two-equation closure model and validated with experimental results. The research focuses on evaluating the performance of a k-omega Shear Stress Transport (SST) turbulence model with wall functions in separated flows. RANS simulations were carried out in OpenFOAM using an unstructured grid for both lab and full-scale models of the pit-turbine. By testing a lab-scale model, Particle Image Velocimetry (PIV) was performed to provide insights into the flow behaviour in regions of separation. It was observed that the pressure results from the lab and full-scale RANS models were in agreement with experimental data except in regions of an adverse pressure gradient. The k-omega SST model is sensitive to wall-functions and therefore flow properties near the wall are incorrectly calculated in regions of flow separation. At sharp streamline curvatures, the pressure drop is overpredicted for both the lab and full-scale models. However, at very large Reynolds numbers for the full-scale turbine, the turbulence model underpredicts and delays flow separation at a larger radius of curvature when compared to experiments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».