Results of conjugate modeling and analysis of the thermal state of a high-pressure turbine blade

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Numerical modeling for the purpose of receiving the temperature field of cooled rotor blades and its improvement is an integral process of modern design of gas turbine engines since the issue of cooling at gas temperature at the combustion chamber outlet over 1800-2000 K is becoming one of the key ones. To ensure the specified parameters of turbine operation during its design, it is necessary to obtain reliable calculation data. The article presents an algorithm for forming a calculation model to determine the thermal state of the working blade of a high-temperature high-pressure gas turbine in the Ansys program. The process of preparation of geometric and grid models is described, the boundary conditions used to set up the project in Ansys CFX Pre are given. A method for determining the cooling efficiency factor using Ansys CFX Post is also presented. The distributions of the temperature field and the coefficient of cooling efficiency over the surfaces of the blade to be cooled are obtained. Integral values of the coefficient of cooling efficiency for the designed blade at various cooling air flow rates were compared with statistical data. On the basis of the comparison a conclusion was made that the working blade considered in the work corresponds to the modern level of cooling efficiency.

About the authors

V. N. Matveev

Samara National Research University

Author for correspondence.
Email: valeriym2008@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-8111-0612

Doctor of Science (Engineering), Professor, Professor of the Department of Aircraft Engine Theory

Russian Federation

S. A. Melnikov

Samara National Research University

Email: m.asergey196@gmail.com

Design Engineer, Research and Education Centre for Gas-Dynamic Studies

Russian Federation

G. M. Popov

Samara National Research University

Email: popov@ssau.com
ORCID iD: 0000-0003-4491-1845

Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Aircraft Engine Theory

Russian Federation

V. M. Zubanov

Samara National Research University

Email: zubanov.vm@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0003-0737-3048

Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Aircraft Engine Theory

Russian Federation

I. A. Kudryashov

Samara National Research University

Email: ivan.kudryash1337@gmail.com

Postgraduate Student of the Department of Aircraft Engine Theory

Russian Federation

A. I. Shcherban

Samara National Research University

Email: korneeva.ai@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0001-6699-3541

Junior Research Fellow, Research and Education Centre for Gas-Dynamic Studies

Russian Federation

References

  1. Je-Chin Han, Sandip Dutta, Strinath Ekkad. Gas turbine, heat transfer and cooling technology. New York: CRC Press, 2012. 887 p.
  2. Inozemtsev A.A., Sandratskiy V.L. Gazoturbinnye dvigateli [Gas turbine engines]. Perm: UEC «Aviadvigatel» Publ., 2006. 1204 p.
  3. Nagoga G.P. Effektivnye sposoby okhlazhdeniya lopatok vysokotemperaturnykh gazovykh turbin: uchebnoe posobie [Efficient ways of cooling high-temperature gas turbine blades]. Moscow: MAI Publ., 1996. 100 p.
  4. Kopelev S.Z. Okhlazhdaemye lopatki gazovykh turbin [Cooled gas turbine blades]. Moscow: Nauka Publ., 1983. 145 p.
  5. Ansys Workbench Product Release Notes. ANSYS, Inc. and ANSYS Europe, Ltd. are UL registered ISO 9001:2000 Companies.
  6. Vieser W., Esch T., Menter F. Heat transfer prediction using advanced two-equation turbulence models. CFX Validation Report: CFX-VALI0/0602, 2002.
  7. Dorofeev V.M. Termogazodinamicheskiy raschet gazoturbinnykh silovykh ustanovok [Thermogasdynamic calculation of gas turbine power plants]. Moscow: Mashinostroenie Publ., 1973. 144 p.
  8. Popov G., Matveev V., Baturin O., Novikova J., Kolmakova D, Volkov A. Selection of parameters for 3D finite-volume mesh for CFD simulation of axial turbines. MATEC Web of Conferences. 2018. V. 220. doi: 10.1051/matecconf/201822007001
  9. Le T.Z., Nesterenko V.G. Features of design of cooled blades of high-temperature high-pressure turbines with. International Research Journal. 2018. No. 1 (67), part. 1. P. 84-90. (In Russ.). doi: 10.23670/IRJ.2018.67.087

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».