Impact of the unsteady aerothermal environment on the turbine blades temperature (Computer file, 2012) [WorldCat.org]
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Impact of the unsteady aerothermal environment on the turbine blades temperature
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Impact of the unsteady aerothermal environment on the turbine blades temperature

Author: Elena Collado Morata; Laurent Gicquel, chercheur en dynamique des fluides).; Nicolas Gourdain; Institut national polytechnique (Toulouse / 1969-....).
Publisher: 2012.
Dissertation: Thèse de doctorat : Energétique et Transferts : Toulouse, INPT : 2012.
Edition/Format:   Computer file : Document : Thesis/dissertation : English
Summary:
Ce travail de thèse, menée dans le cadre d'une convention CIFRE entre TURBOMECA et le CERFACS, s'inscrit dans un contexte d'amélioration des performances des turbines de type axial équipant les turboréacteurs d'hélicoptère. L'une des principales difficultés rencontrée dans cette démarche concerne la maîtrise de la température que voient les pales de ce composant, notamment la roue haute pression. Les
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Genre/Form: Thèses et écrits académiques
Material Type: Document, Thesis/dissertation, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Elena Collado Morata; Laurent Gicquel, chercheur en dynamique des fluides).; Nicolas Gourdain; Institut national polytechnique (Toulouse / 1969-....).
OCLC Number: 866999523
Notes: L'impression du document donne 224 p.
Titre provenant de l'écran-titre.
Awards: Prix Léopold Escande, 2012
Description: 1 online resource
Responsibility: Elena Collado Morata ; sous la direction de Laurent Gicquel et de Nicolas Gourdain.

Abstract:

Ce travail de thèse, menée dans le cadre d'une convention CIFRE entre TURBOMECA et le CERFACS, s'inscrit dans un contexte d'amélioration des performances des turbines de type axial équipant les turboréacteurs d'hélicoptère. L'une des principales difficultés rencontrée dans cette démarche concerne la maîtrise de la température que voient les pales de ce composant, notamment la roue haute pression. Les travaux de cette thèse s'articulent autour de deux axes principaux: - Le premier traite l'analyse de la Simulations aux Grandes Echelles (SGE) autour de pales. Une approche numérique SGE sur des maillages non-structurés est comparée aux résultats Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) sur des maillages structurés, usuels dans ce type de configuration, ainsi qu'à une approche SGE sur maillages structurés. La SGE sur maillage non-structuré démontre sa capacité à prendre en compte les phénomènes qui ont un impact sur les flux de chaleur pariétaux. - Le second axe de recherche a pour objectif de développer un outil numérique de couplage pour assurer le transfert d'information entre un code SGE réactif sur maillage non-structuré, employé dans les chambres de combustion, et un code non-réactif en RANS, utilisé par les industriels pour modéliser l'étage turbine. Cet outil a été validé sur plusieurs cas tests qui montrent le potentiel de cette méthodologie pour le couplage multi-composant.

This PhD dissertation, conducted as part of a CIFRE research project between TURBOMECA and CERFACS, deals with improving performance of axial turbines from helicopter engines. One of the main difficulties with such an objective is the control of the temperature prediction around the blades, especially the temperature of the high pressure rotor. The work of this thesis focusses on two axes: - First concerns the analysis of Large Eddy Simulation (LES) predictions around blades: a numerical LES approach on unstructured meshes is compared to Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) results on structured meshes as well as to LES on structured meshes. LES on unstructured meshes demonstrates its capacity of taking into account the phenomena which have an impact on wall heat flux around blades. - The second axis deals with the development of a numerical tool for coupling and transferring information between a reactive LES code, used in combustion chambers, and a non-reactive RANS solver, employed by industrial actors for modeling the turbine stage. This tool is validated on a number of test cases which show the potential of this methodology for multi-component predictions.

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