Turbulent Boundary Layer Separation Control by Using DBD Plasma Actuators: Part I—Experimental Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Turbulent boundary layer separation is an important issue for a variety of applications, one of which is S-shaped aircraft engine intakes. The turbulent separation at the engine intake causes inlet flow distortion, which can deteriorate engine performance, cause fatigue and reduce engine component life. Various flow control techniques have been applied for turbulent boundary layer separation control, such as vortex generators, vortex generator jets and synthetic jets. The recent advent of dielectric barrier discharge (DBD) plasma actuators can potentially provide a robust method for the control of turbulent boundary layer separation. Compared to other flow control techniques, these new actuators are simple, robust and devoid of moving mechanical parts, which make them ideal for aerodynamic applications. The present work studies the effects of DBD plasma actuators on the suppression of 2-D turbulent boundary layer separation induced by an imposed adverse pressure gradient. First, the flow field with and without actuation in a low-speed wind tunnel is investigated experimentally by Particle Image Velocimetry (PIV) measurements. The results show that plasma actuation can suppress turbulent boundary layer separation in both continuous and pulsed modes. In the pulsed mode, the actuation with an optimal actuation frequency, corresponding to a dimensionless frequency of order one, is found to most effectively suppress the turbulent separation. Moreover, the effects of plasma actuation on the flow is demonstrated and analyzed by using Proper Orthogonal Decomposition (POD). The effect of the actuation is found to be correlated to the second POD mode which corresponds to large flow fluctuations.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».