Boundary-Layer Transition Affected by Surface Roughness and Free-Stream Turbulence
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents experimental results documenting the effects of surface roughness and free-stream turbulence on boundary-layer transition. The experiments were conducted on a flat surface, upon which a pressure distribution similar to those prevailing on the suction side of low-pressure turbine blades was imposed. The test matrix consists of five variations in the roughness conditions, at each of three free-stream turbulence intensities (approximately 0.5%, 2.5%, and 4.5%), and two flow Reynolds numbers of 350,000 and 470,000. The ranges of these parameters considered in the study, which are typical of low-pressure turbines, resulted in both attached-flow and separation-bubble transition. The focus of the paper is on separation-bubble transition, but the few attached-flow test cases that occurred under high roughness and free-stream turbulence conditions are also presented for completeness of the test matrix. Based on the experimental results, the effects of surface roughness on the location of transition onset and the rate of transition are quantified, and the sensitivity of these effects to free-stream turbulence is established. The Tollmien–Schlichting instability mechanism is shown to be responsible for transition in each of the test cases presented. The root-mean-square height of the surface roughness elements, their planform size and spacing, and the skewness (bias towards depression or protrusion roughness) of the roughness distribution are shown to be relevant to quantifying the effects of roughness on the transition process.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».