Numerical Assessment of 2D Aeroacoustic Simulations for Landing Gear
Notice bibliographique
Résumé
Landing gears (LG) are primarily designed to support the entire loads of an aircraft during landing, taxiing, and taking off. From aerodynamic design prospective, many of the LG components are exposed to the air flow giving rise to what so-called aerodynamic noise. Numerical study of complex systems such as LG as a three-dimensional (3D) model is not only CPU and memory consuming, but also it is way beyond the demand of industries for quick estimate during the design stage [1–3]. To understand the underlying physics of the flow induced noise, a two-dimensional (2D) flow past a circular cylinder is simulated using ANSYS Fluent. Two different Reynolds numbers, Re = 150 and 90000 are examined. For low Re, two distinct numerical conditions relevant to steady and unsteady flow are simulated and compared to examine the effect of the time dependency on the acoustic field. At high Re, the acoustic field is computed using the built-in Ffowcs William and Hawkings (FW-H) acoustic analogy solver in Fluent. The results show the importance of including the unsteady state term to extract the flow data. The far-field noise prediction is found to be highly dependent on the location of the near-field data.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».