Investigating the impact of using CFD generated unsteady Mach number dynamic stall data for numerical rotor analysis of helicopter forward flight
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates whether the accuracy of the blade airload prediction by current comprehensive rotor analysis methods are compromised by the exclusion of the unsteady nature of the freestream velocity in semi-empirical dynamic stall models. First, the current industry practice of rotor analysis utilizing semi-empirical dynamic stall models is reviewed, and the deficiencies in the accuracy of this method is demonstrated by comparing its results to the flight test data obtained from the UH-60A Airloads Program. To study the impact of including the unsteady nature of the freestream in dynamic stall, Computational Fluid Dynamics (CFD) was used to generate the unsteady 2D dynamic stall aerodynamic data representative of the conditions in the steady-level flight validation case (CT/σ = 0.129, μ = 0.24) from the UH-60A Airloads program whose counter designation is c9017. The CFD data served as inputs to the in-house rotor analysis code called Qoptr to generate blade airload results. The Qoptr blade airload results generated with the unsteady CFD dynamic stall data showed considerably better agreement with the flight test data than the results generated with semi-empirical dynamic stall models, especially in the sectional moment results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».