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Enregistrement W2802229113 · doi:10.1139/tcsme-2015-0041

AERODYNAMIC EFFECT OF 3D PATTERN ON AIRFOIL

2015· article· en· W2802229113 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoyu Wang, Soo Young Lee, Pilkee Kim, Jongwon Seok

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilLift coefficientDrag coefficientLift (data mining)FluentDragLift-to-drag ratioAerodynamicsMechanicsZero-lift drag coefficientAerodynamic centerDrag divergence Mach numberLift-induced dragAngle of attackMaterials scienceComputer simulationPhysicsComputer sciencePitching momentReynolds numberTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is known from recent observations that the textured surface plays a role in reducing the drag force and increasing the lift force of a moving body. Comparing the numerical simulation between smooth surface and textured surface in this study, we also observe that the textured surface reduces the drag coefficient and increases the lift coefficient of the surface. As for the two simulation models performed in this study, we use the modified NACA0018 model for the basic airfoil configurations. After the simulation using Fluent, the results about the two models are mutually compared, and we found that the textured airfoils can decrease the drag coefficient and increase the lift coefficient dramatically. We also found that there exists an optimal angle, at which both the drag coefficient decrement and the lift coefficient become maximum. The final goal of this study is to design the airfoil with the reduced drag coefficient and the improved aerodynamic efficiency

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 enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,997

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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