Notice bibliographique
Résumé
The objective of this thesis was to conduct a two dimensional Compuational Fluid Dyanmic analysis on wing-spoiler lift effectiveness in delaying stall effects using the NACA 2412 airfoil section. The project was divided into three sub-areas; grid-independent study, the baseline study and spoiler performance study. The grid independent study was carried out for the purpose of mesh optimization, i.e. to determine the point at which computed solutions had little or no change in value with increasing number of mesh nodes. This study was conducted at an angle of attack of 16 degrees as it served as both a high pitch angle value as well as a pre-stall point in which unsteady effects were not a determining influence that may have served as a deterrent in resolving potential grid error. The baseline study was conducted to establish a data foundation to be used as a comparison to the spoiler study to effectively determine its effects on the lift performance. Results for the baseline study were shown to match experimental values most closely using the Transition SST Turbulence Model at a Mach number of 0.17. Therefore to remain consistent the spoiler study was carried out for the same Mach value with the viscosity of 1.84E-5 [kg/ms] and Temperature of 300 [K], which produced a Reynolds number of approximately 3.79E6. Therefore, using the same flight conditions employed in the baseline study, the spoiler grids were generated in ANSYS ICEM CFD and imported into Fluent and solved using the Transition SST turbulence model. Results for spoiler deflections of 4, and 10 degrees were carried out across spoiler locations of 60%, 65 and 70% leading edge chord-wise locations. Results were shown to be optimal for 4 degree spoiler deflections across all locations tested, with highest values for lift effectiveness recorded at 70% leading edge. The findings of this thesis provides much potential for utilizing spoilers as lift enhancing devices and adds an alternate perspective in improving aircraft performance.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».