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Enregistrement W3184005040 · doi:10.2514/6.2021-3028

Aerodynamic Shape Optimization for Unsteady Flows With Application to Laminar Flows

2021· article· en· W3184005040 sur OpenAlexaff
Kwesi P. Apponsah, David W. Zingg

Notice bibliographique

RevueAIAA AVIATION 2021 FORUM · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragAirfoilLift-to-drag ratioMathematicsLift coefficientLaminar flowMathematical optimizationLift (data mining)Computer scienceMechanicsGeometryPhysicsReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2021-3028.vid An aerodynamic shape optimization framework for unsteady flow is applied to a range of two- and three-dimensional laminar flows. The shape optimization framework uses free-form deformation for geometry control with an underlying B-spline surface parameterization integrated with an efficient mesh deformation method. The mesh deformation is based on the linear elasticity method applied to a B-spline control volume parameterization of the mesh. A parallel implicit Newton-Krylov algorithm is used to solve the discretized flow equations and the discrete adjoint methodology is applied to both the flow and the mesh-movement algorithms to compute the gradient. For the two-dimensional studies, we consider three objectives based on the mean aerodynamic quantities: lift-constrained drag minimization, lift-to-drag ratio maximization, and lift maximization. For the drag minimization and lift-to-drag ratio maximization problems, the optimizer improved the performance of the baseline airfoil primarily by keeping the flow on the upper surface attached as long as possible and also pushing the camber towards the trailing edge to increase or maintain the lift coefficient. The optimizer improved the drag minimization objective by more than 20% and the lift-to-drag ratio maximization objective by about 50% for roughly the same initial drag. We also investigate the impact of design variable scaling on the convergence of the lift-maximization problem. For the three-dimensional studies, we consider a minimization of mean drag at a fixed mean lift, and we allow section shape, aerodynamic twist about the quarter-chord, and the chord length to vary along the span of the wing. The optimizer exploits all of the geometric freedom given to improve the design objective while satisfying the constraints imposed and produces some non-intuitive geometric changes, especially with respect to the wing planform.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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