Airfoil-Performance-Degradation Prediction Based on Nondimensional Icing Parameters
Notice bibliographique
Résumé
A physics-based empirical correlation between icing conditions and the corresponding drag coefficient was developed for NACA 0012 airfoils, and compared to other three existing prediction methods. The correlation was developed based on experimental aerodynamic databases of iced airfoils, and derived using statistical methods. The correlation model also provides drag coefficients for varying angles of attack for a given icing condition. The calculated drag coefficients resulted in 33.40% mean absolute deviation with respect to reference data from three different experimental databases. To validate the proposed degradation model and to further extend the database for helicopter-rotor performance degradation, rotating ice-accretion experiments were conducted. Four ice shapes obtained at the NASA Icing Research Tunnel were reproduced on a 53.34-cm-chord, 1.37-m-radius NACA 0012 rotor blade at the Adverse Environment Rotor Test Stand facility. Ice-shape molding and casting techniques were introduced to capture delicate ice features, such as ice feathers. The iced-airfoil castings were tested in a dry-air wind tunnel. The drag-coefficient comparison between the proposed analytical determination method and the experimental results from both rotor ice testing and icing-wind-tunnel testing showed to be satisfactory, ranging from 5 to 25% depending on the icing condition. The effect of ice feathers on drag degradation was investigated. Ice-feather formation can account for up to 25% of the drag introduced by ice accretion before stall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».