Aerodynamic Characterization of Irregular Undulating (Stochastic) Surface Roughness
Notice bibliographique
Résumé
Aerodynamic characterization of the roughness is essential to enable computation of flows over rough surfaces. Most roughness of practical interest is stochastic, that is, irregular and undulating. Examples include corrosion or deposits on turbomachinery blading or contamination on aircraft wings. This paper presents the first available method for aerodynamic characterization of stochastic surface roughness. A semi-empirical correlation approach is used. Simple physically meaningful roughness-topography characterization parameters that are suitable for both stochastic and deterministic (i.e., regular arrays of simple elements) roughness are proposed. These parameters can be evaluated from profilometer traces or laser scans of rough surfaces. Measurements of boundary-layer development along five stochastically rough surfaces are presented and are used, together with data from the literature for standard-sand roughness and deterministic roughness, to develop a unified characterization scheme that predicts the aerodynamic effects of both stochastic and deterministic roughness. The characterization scheme yields the effect of the roughness on the law-of-the-wall; this can easily be converted to an equivalent standard-sand roughness height for input to computational fluid dynamics codes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».