Numerical study of optimized airfoil trailing-edge serrations for broadband noise reduction
Notice bibliographique
Résumé
A surrogate-based global optimization study is performed to predict the optimum airfoil trailing-edge serration shape for the broadband noise reduction. The Controlled Diffusion airfoil is used. The optimization employs Ayton’s analytical model for the broadband noise prediction and Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) computations for the aerodynamic performance prediction. A parametric 3D geometrical and numerical model is constructed for the RANS computations. A design of experiments is carried out for the aerodynamic performance to construct the surrogate models based on Gaussian Process technique. The resulting response surfaces show that the lift-to-drag ratio and the pitching moment change non-linearly with the change in the serrations size. The optimization is performed for the maximization of noise reduction constrained by the lift-to-drag ratio and by the moment. The optimized shape shows the overall noise reduction of 15% compared to the reference airfoil. The maximum noise reduction appears after Stc = 26.3. The solution shows that the constraint on the moment is much more important than that of the lift-to-drag ratio. The aerodynamic constraints affect both the size and the shape of the serrations. The resulting noise reduction is lowered compared to previously computed unconstrained optimization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».