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Enregistrement W1997558015 · doi:10.1121/1.4904489

Subharmonic tonal noise from backflow vortices radiated by a low-speed ring fan in uniform inlet flow

2015· article· en· W1997558015 sur OpenAlexafffund
Stéphan Magne, Stéphane Moreau, Alain Berry

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésAcousticsAeroacousticsNoise (video)PhysicsRotor (electric)InletReynolds-averaged Navier–Stokes equationsVortexBackflowTurbofanFrequency domainMechanicsFlow (mathematics)TurbulenceComputer scienceEngineeringMathematicsAerospace engineeringSound pressureMathematical analysisMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to highlight the mechanisms responsible for subharmonic tonal noise, a complete aeroacoustic study of a ring fan in presence of a uniform inlet flow is conducted. Unsteady RANS simulations with a compressible flow solver are used to compute the flow field and identify the acoustic sources on the rotor. The tip clearance recirculation shows upstream vortices that impinge the rotor blades and create the main source of unsteadiness on the fan. Since these vortices rotate at a lower speed than the rotor, the frequency of the impact is lower than the blade passing frequency. The acoustic signature is computed by propagating the noise sources located on the rotor surfaces using two methods: A Ffowcs-Williams and Hawkings analogy in the time-domain and an analytical model in the frequency-domain based on the compact rotating dipole formulation. A comparison with experimental results confirms that the aeroacoustic phenomena responsible for the subharmonic tonal noise are well captured and properly propagated by the acoustic codes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations62
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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