Anti-icing hot air jet heat transfer augmentation employing inner channels
Notice bibliographique
Résumé
Many approaches exist today that employ hot-air from aircraft compressor bleed for anti-icing critical aircraft surfaces. This paper introduces and numerically analyzes the novel application of an inner or etched channel to augment heat transfer from a hot-air jet impinging on a curved surface representing the inner surface of an aircraft wing’s leading edge or slat. The study shows that proper positioning, geometry, and flow characteristics of a channel along the inner surface of the leading edge can significantly enhance heat transfer, boost the anti-icing system performance, and greatly enhance flight safety during critical icing weather conditions. Commercially available CFD software, ANSYS Fluent is used to model and analyze the effect of different geometric and flow parameters typical of those found in small to medium category commercial transport aircraft to help determine the optimum arrangement. These parameters include: (1) jet nozzle height-to-slot diameter ratios from 4 to 8, (2) channel width-to-slot diameter ratios from 0.4 to 1.8, and (3) inner-channel inlet location angles from 10° to 60°. Each configuration resulting from a combination of the above parameters was simulated at Reynolds numbers based on jet-slot diameter of 30,000, 60,000, and 90,000. Empirical relations based on available experimental data are used to validate the results. The main findings of the study reveal that the jet height-to-slot diameter ratio of 6, inner channel height-to-slot diameter ratios of 1.8, and inner-channel inlet angular locations of 10° combination resulted in the highest heat transfer at all Reynolds number as well as higher at increased Reynold numbers.
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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 ».