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Enregistrement W7108343320 · doi:10.1115/imece-india2025-161612

Optimized Winglet Design for Blade Tip to Counter Vortex Induced Thermal Gradient for Improved Component Life

2025· article· W7108343320 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVortexTurbineTurbine bladeHeat transferWingtip deviceThermalTemperature gradientWake turbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-efficiency gas turbines are the preferred solution for addressing power demand due to their high-power density and reduced emissions. Achieving higher efficiency requires operating the turbine at elevated inlet temperatures, which consequently subjects the hot gas path components to extreme thermal loads. Turbine blades are among the most critical components of a gas turbine, experiencing significant centrifugal, pressure and thermal loads. These operational conditions make turbine blades susceptible to various failure modes such as low cycle fatigue, creep, high cycle fatigue, TBC spallation and metal oxidation. A further increase in inlet temperature can reduce the operational lifespan of the turbine blades. In this work winglet design configuration was evaluated to reduce the vortex formation at the blade tip resulting in reduced thermal gradient even at higher turbine inlet temperature. These thermal gradients create uneven temperature distributions, resulting in localized thermal stresses that limit the component life for higher gas turbine inlet temperatures. The designs exemplified in this study significantly reduce this adverse effect by counteracting vortex induced thermal gradients. Through a comprehensive approach leveraging advanced conjugate heat transfer (CHT) simulations, the complex interaction between vortex flow patterns and heat transfer at the blade tip is thoroughly investigated. Various winglet configurations are analyzed to assess their influence on vortex strength and heat dissipation, with focus on promoting a more uniform temperature distribution. Computational results demonstrate a significant reduction in thermal gradients leading to more evenly distributed temperature profile across blade surface (near tip). The more uniform thermal field contributes directly to an increase in the life of these turbine blade designs, thereby demonstrating the opportunity for enhancing reliability and operational lifespan for future generation gas turbines. The result of this study provides valuable insight into the design of advance winglet configurations that not only optimize thermal performance but also improve the durability of turbine blades. This works offers a promising pathway for the development of more robust and efficient turbomachinery components, with direct application in turbine design and operation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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