Characterisation of blade out events using powder bed fusion of polymers
Notice bibliographique
Résumé
The release of a blade, hereafter referred to as a blade-out event, in an aviation gas turbine engine (GTE) represents a serious safety hazard. Such an event can result in severe dynamic imbalance, engine failure, and potential fire hazards. Full-scale blade-out testing of GTEs is extremely costly, hazardous, and time-consuming. To address these challenges, we developed a novel, instrumented, scaled-down test rig to perform multiple blade-out tests using dynamic similarity principles based on Buckingham’s theorem. In this design, the rotating disk assembly comprises sixteen pre-twisted blades, each 50[Formula: see text]mm in length and attached via dovetail roots. Both the blades and disk are composed of Polyamide 12 and were fabricated using the powder bed fusion of polymers with laser beam (PBF-LB/P), a 3D additive manufacturing technique that employs high-power lasers to fuse fine powder materials into solid structures with complex geometries. The application of PBF-LB/P was crucial for achieving accurate, rapid, and cost-effective manufacturing of the blades, allowing numerous blade-out tests to be performed efficiently. This is particularly significant since blade-out tests typically cause extensive damage not only to the released blade but also to the trailing blades. The use of PBF-LB/P therefore enabled the execution of a large number of blade-out tests, the results of which were compared with finite element (FE) simulations of blade release in real GTEs. The findings demonstrate excellent agreement between the two approaches, confirming that the scaled-down rig can accurately capture the trajectories of released blades and their interactions with trailing blades.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».