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Enregistrement W2024264144 · doi:10.1121/1.4803850

Unsteady numerical simulation of a round jet with impinging microjets for noise suppression

2013· article· en· W2024264144 sur OpenAlexafffund
Phoi-Tack Lew, Alireza Najafi­-Yazdi, Luc Mongeau

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersU.S. Public Health ServiceNational Institutes of HealthCompute CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésJet (fluid)Mach numberTurbulence kinetic energyLarge eddy simulationSound pressureAeroacousticsAcousticsTurbulenceLattice Boltzmann methodsJet noiseMechanicsSound powerPhysicsNoise (video)Computational fluid dynamicsComputer simulationComputational physicsSound (geography)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the feasibility of a lattice-Boltzmann method (LBM)-Large Eddy Simulation methodology for the prediction of sound radiation from a round jet-microjet combination. The distinct advantage of LBM over traditional computational fluid dynamics methods is its ease of handling problems with complex geometries. Numerical simulations of an isothermal Mach 0.5, Re(D) = 1 × 10(5) circular jet (D(j) = 0.0508 m) with and without the presence of 18 microjets (D(mj) = 1 mm) were performed. The presence of microjets resulted in a decrease in the axial turbulence intensity and turbulent kinetic energy. The associated decrease in radiated sound pressure level was around 1 dB. The far-field sound was computed using the porous Ffowcs Williams-Hawkings surface integral acoustic method. The trend obtained is in qualitative agreement with experimental observations. The results of this study support the accuracy of LBM based numerical simulations for predictions of the effects of noise suppression devices on the radiated sound power.

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 enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,297

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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