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Enregistrement W2282746249 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.819.356

Analysis of an Airfoil Using a Transition and Turbulence Model

2016· article· en· W2282746249 sur OpenAlexaff
M. R. Islam, Jiřı́ Fürst, David Wood, Farid Nasir Ani

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilTurbulenceComputational fluid dynamicsTurbulence kinetic energyTurbulence modelingK-omega turbulence modelK-epsilon turbulence modelLaminar flowMechanicsBoundary layerStatistical physicsNACA airfoilPhysicsReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to evaluate the performance of airfoils with computational fluid dynamics (CFD) tools, modelling of transitional region in the boundary layer is very critical. Currently, there are several classes of transition-based turbulence model which are based on different methods. Among these, the k-k L - ω, which is a three equation turbulence model, is one of the prominent ones which is based on the concept of laminar kinetic energy. This model is phenomenological and has several advantageous features. Over the years, different researchers have attempted to modify the original version which was proposed by Walter and Cokljat in 2008 to enrich the modelling capability. In this article, a modified form of k-k L -ω transitional turbulence model has been used with the help of OpenFOAM for an investigative CFD analysis of a NACA 4-digit airfoil at range of angles of attack.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,300

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 GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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