Unstructured LES of the baseline EXEJET dual-stream jet
Notice bibliographique
Résumé
The EXEJET project is a large-scale jet noise collaborative program by Snecma, Onera and Airbus. In this framework, an exhaustive experimental database has been collected on a realistic dual-jet stream mounted around a central plug. The high-bypass ratio jet is operated at approach conditions in the CEPRA19 anechoic wind-tunnel. In the present paper, several Large-Eddy Simulations (LES) have been performed on the EXEJET baseline configuration using the unstructured flow solver AVBP developped at Cerfacs. The nozzle inlet boundary conditions are obtained by performing RANS simulations until the nozzle exit total pressure conditions match the experimental pressure probe survey. Three LES simulations have been performed following the numerical strategy developped by the present authors, the first one with a fully tetrahedral mesh, the second one uses a hybrid mesh including prismatic layers to better resolve the boundary layer development in the nozzles and finally, a finer mesh including an original tripping method near the fan jet exit to trigger the laminar to turbulent transition of the external mixing layer. The boundary layers developping in the nozzles have a major influence on the turbulent jet streams mixing. The mean velocity magnitude and turbulent kinetic energy evolution along the jet from the PIV measurements are well captured with the three simulations but a better agreement is obtained with the finer hybrid tripped simulation. The acoustic predictions obtained using a Ffowcs William and Hawking’s analogy are in good agreement with the experimental measurements especially at 30◦ degree in the downstream direction. The successive meshes tested bring similar acoustic results in the low and middle frequency ranges. The hybrid meshes recover the proper high-frequency decay of the sound levels and the cut-off frequency is increased with the mesh refeinement. Preliminary beamforming results have identified two main noise sources upstream and downstream the core-jet collapse.
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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 ».