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Enregistrement W2965482020 · doi:10.11159/htff19.172

The Formulation of the RANS Equations for Hypersonic Turbulent Flows

2019· article· en· W2965482020 sur OpenAlexvenueno aff
Haoyuan Zhang, T.J. Craft, Hector Iacovides

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsTurbulenceAerospace engineeringHypersonic speedComputer scienceComputational fluid dynamicsMechanicsEnvironmental scienceApplied mathematicsAeronauticsPhysicsMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate prediction of hypersonic turbulent flows is essential to the design of high-speed aerospace vehicles. Such flows are mainly predicted using the Reynolds-Averaged-Navier-Stokes (RANS) approach in general and in particular turbulence models using the effective viscosity approximation. Several terms involving the turbulent kinetic energy (TKE) appear explicitly in the RANS equations through the modelling of the Reynolds stresses and mean total energy and the molecular and turbulent diffusion terms. Some of these terms are often ignored in low, or even supersonic, speed simulations with zero-equation models, as well as some one-or twoequation models. The omission of these terms may not be suitable under hypersonic conditions, but there are nevertheless codes and software packages that still make such approximations, even for very high-speed turbulent flow simulations. To clarify the impact of ignoring the TKE terms in the RANS equations, two linear two-equation models and one nonlinear two-equation model are applied to the computation of two hypersonic benchmark cases, a 2D zero-pressure gradient flat plate case and an axisymmetric shock wave boundary layer interaction (SWBLI) case. The predicted surface friction coefficients and velocity profiles with different combinations of TKE terms showed little differences in the zero-pressure gradient case. However, in the SWBLI case, comparisons show that the flow separation would be delayed or accelerated with different combinations of TKE compared to the one with all the TKE terms included. Therefore, it is highly recommended to include all the TKE terms in the mean flow equations when dealing with simulations of hypersonic turbulent flows, especially for flows with shock wave boundary layer interactions. As a further consequence, since the TKE terms may not be obtained explicitly in zero-equation, or some one-equation, models, it is debatable whether these models are suitable for simulations of hypersonic turbulent flows with SWBLIs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,336

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 GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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