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Record W7053497223

Turbine blade tip leakage loss investigation

2016· other· fr· W7053497223 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2016
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicMagneto-Optical Properties and Applications
Canadian institutionsÉcole de Technologie Supérieure
Fundersnot available
KeywordsTurbineTurbine bladeGas turbinesLeakage (economics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien que les méthodes actuelles pour évaluer le dégagement des extrémités d’aubes utilisent des corrélations expérimentales pour calculer les pertes et fuites d’aubes de la turbine, ces valeurs ont été jugées incompatibles et donc nécessitent des améliorations. Par exemple, les anneaux d’aubes carénées de la turbine avec des joints droits ont des pertes de dégagement des extrémités améliorées par rapport aux anneaux d’aubes carénés de la turbine avec des joints étagés. L’un des objectifs de cette étude actuel était d’enquêter sur la manière dont la géométrie de l'extrémité des aubes contribue à les pertes et fuites d’aubes dans une turbine en rapprochant les anneaux d’aubes carénés de la turbine qui ont plusieurs configurations, chacune ayant une combinaison du diamètre extérieur (DE) droit, DE étagée, d’ailettes verticales et d’ailettes inclinées. Le deuxième objectif était d’élaborer une corrélation pour les pertes de dégagement des extrémités améliorées, en comparant des corrélations entre les valeurs expérimentales existant avec les résultats du calcul de la mécanique des fluids numérique (MFN), récupéré après l’analyse de simulation. Plus particulièrement, les simulations MFN ont été effectuées sur plusieurs configurations d’une turbine des premiers étages (PT). Ces configurations différait l’un de l’autre en terme de la géométrie des extrémités d’aubes (p.ex., caréné avec une dérive inclinée, caréné avec deux derives verticales) et une paroi d’enveloppe ou diamètre extérieur (p.ex., DE étroite, DE étagée) sur la zone de l’extrémité des aubes et ont été comparées selon ces caractéristiques. L’analyse de MFN était effectuée de tous les modèles et comportait le processus suivant : création de modèles CAD, étude du réseau, préparation des modèles pour maillage, et simulation MFN en exerçant les mêmes conditions limites. Une étude de l’indépendance par rapport à la grille a été effectuée sur une modèle pour vérifier la convergence de la grille. En raison de contraints de temps, des compromises ont été nécessaires et donc une dimension des ailettes d’environ 10 millions noeuds a été choisi. Toutes les configurations ont utilisées les memes paramètres pour la dimension des ailettes pour obtenir le même compte pour toutes les ailettes. Chaque configuration avait trois différents rapports portée-dégagement des extrémités d’aubes. Les résultats de la dynamique numérique des fluides a révélé que les configurations avec DE étagées avaient moins de pertes de dégagement des extrémités comparé aux configurations avec DE étroites. En outre, les ailettes verticales et les ailettes inclinées n’ont pas révélé une différence significative par rapport au flux de mass des extrémités d’aubes. La valeur de constant pour la corrélation expérimentale des pertes d’extrémités d’aubes a été modifié pour les configurations DE étagées et DE étroites en vue d’obtenir des nouvelles corrélations qui correspondaient aux efficacités d’analyse numériques de dynamique des fluides (MFN). Trois corrélations révisées des pertes d’extrémités d’aubes ont été acquises pour les configurations DE étroites, qui correspondaient à un, deux et trois ailette respectivement. D’autre part, pour les configurations DE étagées, une seule corrélation révisée a été obtenu pour n’importe quelle nombre de ailettes. Ces corrélations révisées, ont été implémentées dans l’outil Pre-Detailed Design System (PDDS), qui est une conception des interfaces multi-préliminaire. En outre, ces corrélations améliorées ont été validées pour un design d’une aube de turbine de gaz. Des recherches plus poussées devraient vérifier les corrélations améliorées sur d’autres designs d’aubes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations1
Published2016
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