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Enregistrement W2316350913 · doi:10.1115/imece2010-37325

Turbulent Boundary Layer Separation Control by Using DBD Plasma Actuators: Part II—Numerical Model Validation and Parametric Study

2010· article· en· W2316350913 sur OpenAlexafffund
Xiaofei Xu, Huu Duc Vo, Njuki Mureithi, Xuefeng Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma and Flow Control in Aerodynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésPlasma actuatorBoundary layerDielectric barrier dischargeTurbulenceMechanicsParametric statisticsFlow separationComputational fluid dynamicsActuatorFlow control (data)PlasmaBoundary layer suctionMaterials scienceSeparation (statistics)Aerospace engineeringPhysicsBoundary layer controlEngineeringComputer scienceElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following an experimental investigation into suppression of a 2-D turbulent boundary layer separation with dielectric barrier discharge (DBD) plasma actuators, the present work investigates the concept numerically. The purpose is to develop and validate a simulation tool that captures the flow physics and carry out a parametric study of the concept at flow regimes beyond the current flow control capability of plasma actuators of conventional strength. First, a plasma actuator model is integrated into the commercial computational fluid dynamics (CFD) code ANSYS CFX to simulate the effects of plasma actuation. This computational tool is validated through comparison of results with the experimental results for pulsed actuation in quiescent air and for the control of a turbulent boundary layer separation at low flow velocities. It is shown that CFX with an integrated plasma model can capture the main experimentally observed effects of DBD actuators on turbulent boundary layer separation. Subsequently, this numerical approach is used, with increased plasma actuator strength, to study the influence of different actuation parameters (e.g., actuation location, direction and frequency) on suppression of turbulent boundary layer separation at higher flow velocities.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,898

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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