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Enregistrement W1974489364 · doi:10.2514/6.2011-2785

Airfoil Trailing Edge Noise Source Location for Low to Moderate Reynolds Number

2011· article· en· W1974489364 sur OpenAlexfundno aff
Elias Arcondoulis, Con J. Doolan, Laura A. Brooks, Anthony C. Zander

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndependent Electricity System OperatorUniversity of Adelaide
Mots-clésAirfoilTrailing edgeReynolds numberNoise (video)Computer scienceAcousticsPhysicsTurbulenceMechanicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study of the effects of Reynolds number and angle of attack on the dominant acoustic source location relative to the trailing edge for airfoils at low-to-moderate Reynolds number is presented. This study, which was performed using acoustic beamforming in an anechoic wind tunnel, helps assess the influence of each test parameter on the distance of the acoustic source from the trailing edge thus improving our knowledge of how airfoils produce tonal noise. The results show that the acoustic source location of a NACA0012 airfoil varies along the chord for the frequency range 500 Hz to 3000 Hz at low-to-moderate Reynolds number. Changing the angle of attack and Reynolds number resulted in small changes to the acoustic source location within this frequency range. A modified flat plate, which only radiated broadband noise under similar flow conditions, presented a scattered distribution of source location between the range 300 Hz to 1200 Hz.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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