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Enregistrement W2754484179 · doi:10.3390/ijtpp2030016

Effect of Distortion on Turbofan Tonal Noise at Cutback with Hybrid Methods

2017· article· en· W2754484179 sur OpenAlexaff
Majd Daroukh, Stéphane Moreau, Nicolas Gourdain, Jean‐François Boussuge, Claude Sensiau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Turbomachinery Propulsion and Power · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesOffice National d'études et de Recherches AérospatialesSafran Aircraft EnginesGrand Équipement National De Calcul Intensif
Mots-clésTurbofanNacelleInletDuct (anatomy)AcousticsDistortion (music)AeroacousticsAnnulus (botany)Noise (video)Mechanical fanMechanicsPhysicsEngineeringAerospace engineeringSound pressureComputer scienceMechanical engineeringMaterials scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New ultra high bypass ratio architectures may significantly affect the fan tonal noise of future aircraft engines. Indeed, such a noise source is supposed to be dominated by the interaction of fan-blade wakes with outlet guide vanes. However, shorter nacelles in these engines are expected to trigger an important air-inlet distortion that can be responsible for new acoustic sources on the fan blades. Full annulus simulations based on the unsteady Reynolds-averaged Navier–Stokes equations are presently used to study this effect. Simulation results show that the air-inlet distortion has a main effect in the fan-tip region, leading to a strong variation of the fan-blade unsteady loading. It also significantly modifies the shape of the fan-blade wakes and, consequently, the unsteady loading of the outlet guide vanes. Acoustic predictions based on the extension of Goldstein’s analogy to an annular duct in a uniform axial flow are presented and show that the fan sources notably contribute to the fan tonal noise. The air-inlet distortion is responsible for an increase of the noise radiated by both the fan and the outlet guide vane sources, leading to a global noise penalty of up to three decibels.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,405

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeAutre devis
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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