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Enregistrement W2322892230 · doi:10.2514/6.2004-2851

Active Control of a Self-sustained Pressure Fluctuation due to Flow over a Cavity

2004· article· en· W2322892230 sur OpenAlexaff
Philippe Micheau, Ludovic Chatellier, J. Laumonier, Yves Gervais

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrailing edgeVortexMechanicsVortex sheddingWind tunnelLeading edgePhysicsPressure sensorPressure measurementMicrophoneAcousticsOpticsSound pressureMeteorologyReynolds numberTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem addressed in this paper is to control the self-sustained pressure fluctuations due to flow over a cavity. The vortex sound theory describes how sound can be induced by periodic shedding of discrete vortices at the leading edge and their interaction with the downstream edge after convection across the cavity. The pressure sound generated by the vortex-edge interaction propagates upstream and trigger the vortex shedding upstream of the leading edge. An active device can act on this feedback loop in order to break the reinforcement mechanism, and thus to attenuate the self-sustained pressure fluctuations. The main originality of the presented active device is to use a vibrating surface located at the trailing edge in order to control the volume velocity generated by the interaction of vortex with the wall. The command of the vibrating surface is synchronized with the pressure fluctuations measured at the bottom of the cavity with a microphone. The describing function analysis is used to predict the self-sustained sinusoidal pressure and to explain the action of the active device on the feedback loop. Experimental data were obtained using the system in the test section of an Eiffel type wind-tunnel. The pressure fluctuation spectrum measured in the cavity without and with active control show an attenuation of 20 dB.

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 enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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