Investigation of Noise Sources in Turbulent Hot Jets Using Large Eddy Simulation Data
Notice bibliographique
Résumé
Through the use of Lighthill’s acoustic analogy, the aim of this paper is to investigate the noise sources of turbulent heated round jets using previously simulated Large Eddy Simulation (LES) data. Two heated and one unheated jet are considered to study the e ects of heating on the noise source contributions to the far-field. Firstly, the computed overall sound pressure level (OASPL) and spectra are in good agreement with the prediction obtained from the porous Ffowcs Williams-Hawkings (FWH) surface integral method. Like the FWH prediction, however, the computed OASPL over-predicts the experiments by approximately 3dB but the trends agree reasonably well with the experimental results. Through decomposition of the Lighthill source term we obtain such sources as shear, self and entropy noise. An important finding is that when a high speed subsonic compressible jet is heated while keeping the ambient jet Mach number constant, significant cancellations occur in the far-field between the shear and entropy noise. In addition, heating a jet reduces the intensity of the nonlinear self noise terms compared to an unheated jet. For a low speed heated jet, the main contributing source is the entropy noise source while the shear and self noise sources hardly contribute to the far-field noise.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».