Flow dynamics and azimuthal behavior of the self-excited acoustic modes in axisymmetric shallow cavities
Notice bibliographique
Résumé
Self-excitation of acoustic resonance in axisymmetric cavities can lead to a complex flow–acoustic coupling, which may result in severe noise generation. In this work, a large eddy simulation is performed to model the different flow–sound coupling mechanisms during the self-excitation of various excitable acoustic modes in an axisymmetric shallow cavity configuration with an aspect ratio of L/d = 1 over the lock-in region. The compressible Navier–Stokes equations are solved at a resolution sufficient to capture the flow and the acoustic dynamics. The excitation of three acoustic modes of different aerodynamic characteristics over the range of the tested flow velocities was observed. These modes are a stationary diametral mode, a spinning diametral mode, and a longitudinal mode. The initiation and separation of vortices over the cavity mouth accompanying the self-excitation of each mode involve different dynamics. If two antisymmetric series of vortical crescents separate successively at the leading edge, a stationary acoustic mode is excited. The formation of a continuously rotating helical vortex, connecting the leading edge and the trailing edge, leads to the excitation of the diametral spinning mode. The excitation of the longitudinal mode is associated with symmetric rings of vortices. Complex patterns of flow velocities and Reynolds stresses in the circumferential direction are observed for the diametral modes but not for the longitudinal mode. In all cases, the excitation of acoustic resonance requires a synchronization of the vortex separation and impingement processes, which is necessary for efficient feedback to sustain the flow–sound coupling mechanism.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».