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Enregistrement W2620711026 · doi:10.2514/6.2017-3368

Direct Numerical Simulation of Transitional Airfoil Noise

2017· article· en· W2620711026 sur OpenAlexafffund
Hao Wu, Julian Winkler, Richard D. Sandberg, Stéphane Moreau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésAirfoilNoise (video)Computer scienceAcousticsPhysicsMechanicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A compressible direct numerical simulation (DNS) is conducted of a cambered airfoil at 0◦ angle of attack that is embedded in a wind-tunnel flow at a Reynolds number of Re c = 150, 000, based on the chord length, and at a Mach number of M = 0.25. Under these flow conditions, a long laminar boundary layer region develops on the airfoil suction side that separates and reattaches close to the trailing edge. This produces a complex acoustic source field, with essentially a flapping shear layer interacting with the trailing edge. The acoustic field radiated under these conditions shows close resemblance with the noise field generated by the laminar instability noise mechanism. The DNS domain comprises only the near field around the airfoil; the aerodynamic effect of the wind tunnel is included by using an appropriate set of inflow boundary profiles, a technique that has been used successfully in previous numerical incompressible airfoil studies. The acoustic far field is then computed from the near field solution, using the Ffowcs-Williams and Hawkings equations for a porous control surface and a solid surface. The porous Ffowcs-Williams Hawkings surface shows a better agreement with experimental data. Hydrodynamic and acoustic results are also compared with a DNS conducted of the same airfoil but with a trip, resulting in an attached suction side boundary layer. The difference on hydrodynamic field are discussed and analyzed. Amiet’s analogy is used for both cases and it gives a good overall prediction on farfield noise.

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 enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,195

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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