Modeling and Control of Dynamic Stall Loads on a Smart Airfoil at Low Reynolds Number
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the development and testing of a modified, semi-empirical ONERA dynamic stall model for an airfoil with a trailing edge flap—a “smart airfoil”—pitching at reduced frequencies up to 0.1. The Reynolds number is 105. The model reconstructs the load fluctuations associated with the shedding of multiple dynamic stall vortices (DSVs) in a time-marching solution, which makes it suitable for real-time control of a trailing edge flap (TEF). No other model captures the effect of the DSVs on the aerodynamic loads on smart airfoils. The model was refined and tuned for force measurements on a smart NACA 643-618 airfoil model that was pitching with an inactive TEF and was validated against the measurements when the TEF was activated. A substantial laminar separation bubble can develop on this airfoil, which is challenging for modelers of the unsteady response. A closed-loop controller was designed offline in SIMULINK, and the output of the controller was applied to the TEF in a wind tunnel. The results indicated that the model has a comparable accuracy for predicting loads with the active TEF compared to inactive TEF loads. In the fully separated flow regime, the controller performed worse when dealing with the development of the laminar separation bubble and DSVs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».