Noise prediction of a subsonic turbulent round jet using the lattice-Boltzmann method
Notice bibliographique
Résumé
The lattice-Boltzmann method (LBM) was used to study the far-field noise generated from a Mach, M(j)=0.4, unheated turbulent axisymmetric jet. A commercial code based on the LBM kernel was used to simulate the turbulent flow exhausting from a pipe which is 10 jet radii in length. Near-field flow results such as jet centerline velocity decay rates and turbulence intensities were in agreement with experimental results and results from comparable LES studies. The predicted far field sound pressure levels were within 2 dB from published experimental results. Weak unphysical tones were present at high frequency in the computed radiated sound pressure spectra. These tones are believed to be due to spurious sound wave reflections at boundaries between regions of varying voxel resolution. These "VR tones" did not appear to bias the underlying broadband noise spectrum, and they did not affect the overall levels significantly. The LBM appears to be a viable approach, comparable in accuracy to large eddy simulations, for the problem considered. The main advantages of this approach over Navier-Stokes based finite difference schemes may be a reduced computational cost, ease of including the nozzle in the computational domain, and ease of investigating nozzles with complex shapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».