Improving Airfoil Drag Prediction
Notice bibliographique
Résumé
An improved formulation of drag estimation for thick airfoils is presented.Drag underprediction in XFOIL like viscous-inviscid interaction methods can be quite significant for thick airfoils used in wind turbine applications (up to 30% as seen in the present study).The improved drag formulation predicts the drag accurately for airfoils with reasonably small trailing edge thickness.The derivation of drag correction is based on the difference between the actual momentum loss thickness based on free stream velocity and the one based on the velocity at the edge of the boundary layer.The improved formulation is implemented in the most recent version of XFOIL and RFOIL (an aerodynamic design and analysis method based on XFOIL, developed by a consortium of ECN, NLR and TU Delft after ECN acquired the XFOIL code.After 1996, ECN maintained and improved the tool.) and the results are compared with experimental data, results from commercial CFD methods like ANSYS CFX and other methods like DTU-AED EllipSys2D and CENER WMB.The improved version of RFOIL shows good agreement with experimental data. Nomenclatureα Angle of attack ∆θ Error in θ δ Boundary layer thickness δ * Boundary layer displacement thickness ∞ Subscript for incident free stream condition ρ Density of fluid θ Boundary layer momentum thickness ξ, η Streamline space coordinates A, B G -β equilibrium locus coefficients airf oil Subscript for airfoil parameters c Airfoil chord length C τ EQ Equilibrium maximum shear stress coefficient c d Sectional drag coefficient c l Sectional lift coefficient D Drag e Subscript for boundary layer edge condition
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».