Subsonic Jet Noise Simulations Using Both Structured and Unstructured Grids
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
For the last 10 years, large-eddy simulations have become a major tool for investigating jet noise sources because of their intrinsic ability to capture broadband turbulent features. However, many challenges still arise when dealing with complex geometries in terms of method accuracy and computational costs. Two different approaches to compute jet noise in an industrial context are here validated and compared. Both approaches are based on a hybrid methodology combining large-eddy simulation of jet flows for sources computations and Ffowcs Williams and Hawkings’s analogy for far-field noise prediction, but they differ on their grid topologies. The first approach uses classical block structured grids. The numerical scheme is a low-dispersive, low-dissipative finite-volume compact scheme. The second approach uses fully unstructured tetrahedral grids with a low-dispersive, low-dissipative Taylor–Galerkin finite-element scheme. Both approaches are used to compute a Mach 0.9 cold jet at the moderate Reynolds number without accounting for the nozzle geometry. Comparisons between simulations and experimental measurements highlight the need to correctly capture the initial turbulent development of the mixing layer at the nozzle exit. In the present simulations, because the nozzle geometry is not discretized, the turbulent transition is done by injecting perturbations as vortex-ring modes. Results obtained on this benchmark test case demonstrate the capability of both methods to correctly simulate and predict jet noise. The validation of the approach using fully tetrahedral grids provides a promising way to account for complex noise-reduction devices such as chevrons, realistic dual-stream nozzles, or lobed mixers.
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.
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