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Enregistrement W2899171264 · doi:10.2514/1.j056836

Boundary-Layer Transition Prediction over Cavities and Its Morphing Skin Design Application

2018· article· en· W2899171264 sur OpenAlexaff
Fadi Mishriky, Paul Walsh

Notice bibliographique

RevueAIAA Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowBoundary layerMechanicsBoundary layer thicknessReynolds numberBlasius boundary layerMorphingWakeExternal flowBoundary layer controlFlow separationFlow (mathematics)PhysicsMaterials scienceClassical mechanicsTurbulenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flow over cavities can behave in one of three different modes, namely, the wake mode, the shear-layer mode, and the no-oscillations mode. In this study, the unsteady Reynolds-averaged Navier–Stokes equations ae used to numerically solve the flow over two-dimensional deep cavities with upstream laminar boundary layers. The numerical model successfully captures the three flow modes, and the results are validated against experimental data and semiempirical solutions. It is observed that, in some cases, the boundary layer maintains its laminar state while travelling over the cavity and, in other cases, the boundary layer experiences a transition over the cavity vicinity. To investigate the cavity parameters that influence the transition of the boundary layer, a parametric study is performed over a wide range of flow conditions and cavity dimensions. It is found that the boundary layer bypasses the cavity and maintains its laminar state when , where is the cavity length, is the momentum thickness of the boundary layer, and is the Reynolds momentum thickness at the cavity leading edge. Some aerodynamic applications of this finding are presented, with an emphasis on morphing wings and morphing skins design.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,310

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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