AUTOMATED MARINE PROPELLER GEOMETRY GENERATION OF ARBITRARY CONFIGURATIONS AND A WAKE MODEL FOR FAR FIELD MOMENTUM PREDICTION
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper first describes procedures and methodologies to automatically producemarine propeller geometry with optional auxiliary bodies such as nozzles, blockagesand rudders. This process is designed and implemented for a general boundaryelement method (the panel method) to deal with both lifting body and non-lifting bodyflows.The generated geometry is represented by quadrilateral and triangular panels thatcan be used by other mesh generation codes to produce 3D volumetric mesh for CFDwork. The vertices of these generated panels are set so that the normal of the surfacespoints inside the body. The order of the panels and their side indices are aligned fornumerical procedures such as differentiation of the perturbation doublet potential forsurface tangential velocities and Kutta condition at the trailing edge. A DXF fileformat was also implemented as one of the output files that can be used for propellermanufacturing via CNC and for commercial CFD codes that use geometry datainput.Based on the near field wake modeling studies performed by the authors and previousexperimental investigations on far wake turbulent jet measurements, a far wakemodel for a propeller panel method is implemented to enhance the capability ofpredicting the velocities and momentum impact on the risers under a floatingproduction storage off-loading (FPSO) system during operation. This far wake modelconsists of contraction wake (within one propeller diameter downstream), transitionwake (one to two diameters downstream), and inflation wake (two diameters beyond).Near field velocity prediction of this far wake model is validated using previous LDVmeasurement. Further experimental studies are scheduled for LDV/PIV measurementup to 20-diameter downstream.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle