Numerical simulation of ice accretion using Messinger-based approach: Effects of surface roughness
Notice bibliographique
Résumé
In-flight icing on an aircraft's surface can be a major hazard in aeronautics's safety. Numerical simulations of ice accretion on aircraft is a common procedure to anticipate ice formation when flying in a supercooled water droplets cloud. Numerical simulations bring a better understanding of ice accretion phenomena, performance degradations and lead to even more efficient thermal de-icing systems' designs. Such simulations imply modelling the phase change of water and the mass and energy transfers. The Messinger model developed in the 1950′ is still used today as a reliable basis for new models development. This model estimates the ice growth rate using mass and energy balances coupled to a runback water flow. The main parameter introduced with this approach is the freezing fraction, denoting the fraction of incoming water that effectively freezes on the airfoil. The objective of the present work is to model an ice accretion on an airfoil using a Messinger-based approach and to make a sensitivity analysis of roughness models on the ice shape. The test case will be performed on a 2D NACA0012 airfoil. A typical test case on a NACA0012 airfoil under icing conditions will be run and confronted with the literature for verification prior to further investigations. Ice blocks profiles comparisons will highlight the differences implied by the choice of the roughness correction, which impact the heat transfer coefficient.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».