Direct Search Airfoil Optimization Using Far-Field Drag Decomposition Results
Notice bibliographique
Résumé
For this research project, two airfoils have been optimized using a Direct Search optimization algorithm and a cost function determined from the results of a fareld drag decomposition method. The latter is a powerful tool allowing to breakdown the drag into wave, viscous, induced and spurious drags. The latter type of drag is caused by numerical and truncation errors, as well as by the addition of arti cial viscosity by most solvers to smooth strong gradients. Furthermore, the spurious drag is dependent on the con guration: a blunt body will produce more spurious drag than a slender body. Thus, if an optimization process is based on the total drag it will tend to nd a con guration that reduces among others, the spurious drag which can limit its e ciency. The optimization process in this research used the net drag only, excluding the spurious drag. First, the NACA0012 airfoil in an Euler ow at Ma = 0.85 was optimized. The nal conguration had a at nose shape and an almost constant thickness along the chord. The computed net drag was 74 d.c., an improvement of 393 d.c. An additional control optimization was done, but on the total drag. The optimized con guration was more rounded, which is a direct consequence of including the spurious drag in the objective function. This shows that the spurious drag has a large in uence on the optimum airfoil. Second, the RAE2822 airfoil in viscous ow with a constant lift coe cient of 0.824 and a Mach number of 0.734 was optimized. The nal con guration was thinner than the original airfoil on the rst 50% of the chord length, then got thicker for the rest of the chord length. The con guration also showed a cambered trailing edge typical of supercritical airfoils. The computed net drag value was 104.3 d.c., an improvement of 83 d.c. Most of the improvement had been achieved by the wave drag reduction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».