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Enregistrement W2966063290 · doi:10.4050/f-0075-2019-14500

Comparison of Rotor - Fuselage Flow Fields and Unsteady Tail Interactions between Two CFD Codes and Experiment

2019· article· en· W2966063290 sur OpenAlexaff
Peter F. Lorber, Byung-Young Min

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFuselageComputational fluid dynamicsRotor (electric)MechanicsTurbulenceSolverFlow (mathematics)Stabilizer (aeronautics)PhysicsAerospace engineeringEngineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental measurements of the unsteady flow fields generated by a scale model rotor, hub, and fuselage, plus the unsteady loads generated on a horizontal stabilizer, have been used as the basis for comparison to two computational fluid dynamics (CFD) simulations. The STAR-CCM+ commercial solver and CREATETM-AV HELIOS using the KCFD and SAMCART solver were applied to a series of seven test cases. The configurations were fuselage and hub with blades-on and blades-off for velocity fields, as well as the stabilizer in two locations for unsteady normal forces. The quantities examined included time averaged rotor, hub, fuselage, and tail forces and moments, time averaged, unsteady, and periodic velocities, and stabilizer forces. Overall for the forces and velocities, both codes did well for the time averages, and captured the trends and qualitative features of the unsteady quantities. Cases driven by a strong tip vortex – stabilizer interaction were modelled well, the key issue being rotor tip path plane trim. Cases driven by combined wakes from the hub, fuselage, and forward pointing blades were more challenging, and the codes often under-predicted the unsteady amplitudes or differed in the distribution of frequencies. Since this was accompanied by higher than measured Reynolds stresses, one cure may be resolved smaller scales in the solutions, increasing the order, or improving the turbulence modelling to better preserve the unsteady flow structures. However, application for industrial design still requires computational 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,317

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,276 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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