Equivalent Sand Grain Roughness Correlation for Aircraft Ice Shape Predictions
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Many uncertainties in an in-flight ice shape prediction are related to convection heat transfer coefficient, which in turn depends on the flow, turbulence and laminar/turbulent transition models. The height of ice roughness element used to calculate the Equivalent Sand Grain Roughness height (ESGR) is a very important input of the turbulence model as it strongly influences the shape of the accreted ice. Unfortunately, for in-flight icing, the ESGR is unknown and generally calculated using semi-empirical models or empirical correlations based on a particular ice shape prediction code. Each ice shape prediction code is unique due to the models and correlations used and the numerical implementation. Ice roughness correlations do not have the same effect in each ice shape prediction code. A new approach to calculate the ESGR correlation taking into consideration the particularities of the ice shape prediction code is developed, calibrated and validated. This new approach derives a correlation based on two dimensionless numbers: the first by re-defining the Stanton number and the second based on the thermodynamic heat balance. A calibration procedure is used based on 14 different 2D experimental ice shapes for a NACA 0012 airfoil of 21 inches chord. The correlation is validated against 41 2D experimental ice shapes obtained on 5 airfoils: the GLC 305; a commercial transport airfoil; NACA 23014; NACA 0015 and NACA 0012. A large range of icing conditions are covered. The results of this validation exercise show 90% of the predicted ice shapes are visually in good to excellent agreement with experiment. The advantage of the proposed ESGR correlation for the calculation of the ice roughness is that the correlation is calibrated with only a few cases for a specific icing simulation suite. This is possible because the correlation depends on two dimensionless numbers related to the in-flight icing physics simulation.</div></div>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».