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Enregistrement W2334322739 · doi:10.2514/6.2015-2205

Detailed experimental investigation of the aeroacoustic field around a Controlled-Diffusion airfoil

2015· article· en· W2334322739 sur OpenAlexaffabout
Thomas Padois, Paul Laffay, Alexandre Idier, Stéphane Moreau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsAirfoilAnechoic chamberNoise (video)MicrophonePhysicsAeroacousticsMach numberAzimuthTrailing edgeComputer scienceOpticsSound pressureMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the first set of experiments with the Controlled-Diffusion (CD) airfoil in the newly-built anechoic wind-tunnel at Universite de Sherbrooke. Velocity measurements in the latter show very uniform mean flow and low turbulence level (0.4 %) up to 56 m/s in the 30 cm square nozzle exit section. Acoustic and velocity measurements have been carried out at several flow velocities and angles of attack. Three distinct flow regimes are observed. At high angle of attack and high velocity the usual broadband noise signature found in the Ecole Centrale de Lyon anechoic wind tunnels is recovered. At low angle of attack, the power spectral density of the microphone signal is dominated by a primary tone with secondary tones, typical of Tollmien-Schlichting noise radiation. This dominant tone is also recovered in the power spectral density of the flow velocity signal. Signal processing tools (spectrogram and bicoherence) are used to investigate the presence of the secondary tones. Two tonal regimes can then be distinguished: one stationnary and one intermittent where some tones disappear intermittently and are formed by a non-linear process. Finally, two parallel microphone arrays associated with high resolution imaging is used to localize the noise sources at the primary tone frequency, which are found at the airfoil trailing edge. At this low frequency, the L1-GIB algorithm is clearly seen more efficient than classical beamforming.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,294

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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