Grid study for Delayed Detached Eddy-Simulation's grid of a pre-stalled wing
Notice bibliographique
Résumé
For wing in medium or deep stalled configuration, strong vortices occur whereas the boundary layer still affects the aerodynamic coefficients' results. In the past recent years, RANS' model (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) has been widely used to predict aerodynamic phenomena, but it showed its weakness in predicting the modulation in vortex shedding (Forsythe, Squires, Wurtzler, & Spalart, 2004; Liang & Xue, 2014). Concomitantly Large Eddy Simulation (LES) succeeds in modelling eddy phenomena, while it fails predicting boundary-layer's phenomena with the current computation's power (Mockett, 2009). Using the advantage of both methods, Delayed Detached Eddy-Simulation (DDES) shows better results, but the solutions given seem to show more sensitivity to grid refinement than RANS or LES (Forsythe et al., 2004). In order to spare time and resources while increasing the results' accuracy of the stalled wing configuration's aerodynamic coefficients, this study offers a parametric grid study for the DDES model. For three different grid refinements, characteristics of lift and eddy phenomena are presented and compared to determine, for an infinite wing, the best compromise between time and resources' consumption, and results' accuracy. Using the open software SU2 6.1 (Stanford University Unstructured), we generate three different types of grid refinements around an airfoil, developed spanwise to obtain a straight wing. On the same stalled configuration for each mesh, CFD solutions are ran with the DDES model, and the raw data are postprocessed with the open software ParaView 5.6. We then compare the aerodynamic coefficients' distributions obtained by the three mesh. The general modelling of vortex shedding's topology and turbulence viscosity are compared with the literature to ensure the right rendering of vortex structures. Chordwise pressure and friction coefficients' distributions as well as the spanwise lift coefficient are also compared. We conclude with the optimum mesh in term of results and resources' consumption.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».