Reliable Prediction of Under Platform Damping for Turbine Blade at Variable Operating Condition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gas turbines (GT) are one of the prime sources of power generation because of its high efficiency, reliability and availability. GT need to operate at higher temperature and pressure to achieve the efficiency and power requirement for 50/60 Hz grid. Turbine blades are one of the most critical components of gas turbine because of its severe operating conditions such as high temperature, pressure and centrifugal load. Because of these loads along with the operational requirement, turbine blades are prone to low cycle fatigue (LCF), creep, oxidation and high cycle fatigue (HCF). The HCF safe operation is one of the critical requirements for rotating turbine blades. For low engine orders (EO) of flow excitation this is achieved by optimum design of a under-platform damper (UPD) and accurate prediction of damping behavior at various operating conditions. UPD works on the principal of frictional dissipation and is actively used across many heavy-duty, industrial and aero gas turbines for HCF safe operation of turbine blades. In general, non-linear dynamic simulations of the rotating turbine blade with a damper require a numerical tool which combines the contact physical data and forced blade and damper vibrations while linearizing non-linear frictional forces with Harmonic Balance Method. In this work, accurate prediction of the damping behavior and its correlation with the field and test observation is compared for some of the heavy-duty GT frames. It was observed that the damped frequency and resonance response predictions align well with the experimental data during engine tests for both front and rear stage turbine blades. This was validated not just for lower order modes (LOM) but also for higher order modes (HOM) regarding the design strategies of resonance-proof and resonance-free vibrations, respectively. The higher accuracy in analytical prediction results in reliable tuning of the turbine blade at various operating conditions, such as uploading from FSNL (Full Speed No Load) to FSFL (Full Speed Full Load) engine operations. The study concludes the effectiveness of Siemens Energy tools and methods in accurate prediction of non-linear blade and UPD dynamic behavior, resulting in design of gas turbines with high reliability and availability of interest of end users.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».