인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
학술대회자료
Full-text AI
오류 신고하기해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
피인용 0
초록·키워드
The eddy viscosity turbulence models were applied to predict the flows through a cascade, and the prediction performances of turbulence models were assessed by comparing with the experimental results for a controlled diffusion(CD) compressor blade. The original k-ω turbulence model and k-ω shear stress transport(SST) turbulence model were used as two-equation turbulence model which were enhanced for a low Reynolds number flow and the Baldwin-Lomax turbulence model was used as algebraic turbulence model. Farve averaged Navier-Stokes equations in a two-dimensional, curvilinear coordinate system were solved by an implicit, cell-centered finite-volume computer code. The turbulence quantities are obtained by lagging when the mean flow equations have been updated. The numerical analysis was made to the flows of CD compressor blade in a cascade at three different incidence angles (40, 43.4, 46 degrees). We found the reversion in the prediction performance of original k-ω turbulence model and k-ω SST turbulence model when the incidence angle increased. And the algebraic Baldwin-Lomax turbulence model showed inferiority to two-equation turbulence models.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-422-014571014
