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Enregistrement W2321501397 · doi:10.1115/fedsm2014-21928

Numerical Simulation of Cavitating Flow Around a Hydrofoil

2014· article· en· W2321501397 sur OpenAlexaff
Tan Dung Tran, B Nennemann, Thi Cong Vu, François Guibault

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensHydro-QuébecAndritz (Canada)Polytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCavitationReynolds-averaged Navier–Stokes equationsTurbulenceMechanicsReynolds numberTurbulence modelingComputational fluid dynamicsCompressibilityMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to evaluate the applicability of different cavitation models and determine appropriate numerical parameters for cavitating flows around a hydrofoil. The simulations are performed for a NACA 66 foil at 6 degrees angle of attack, Reynolds number of 750 000 and for a cavitation number of 1.49 corresponding to the partial sheet cavitating regime. The incompressible, multiphase Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations are solved by the CFD solver CFX with Kubota and Merkle cavitation models. As part of the work, the Merkle model is implemented into CFX by User Fortran code because this model has shown good cavitation prediction capability according to the literature. The effects of the k-ε and SST turbulence models on the cavitating flow dynamics are compared. Also, an investigation on structured and hybrid meshes with different mesh sizes and concentrations is carried out in order to better understand the mesh influence for this cavitation simulation. The local compressibility effect is considered by correcting the turbulent eddy viscosity inside the mixture vapor/liquid zones. The numerical results are validated by experiments conducted in a cavitation tunnel at the French Naval Academy.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,301

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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