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Enregistrement W4210619805 · doi:10.1139/tcsme-2021-0067

Aerodynamic performance analysis of a supercritical airfoil in the helicopter main rotor

2022· article· en· W4210619805 sur OpenAlexvenueno aff
Inamul Hasan, R. Mukesh, Radha Krishnan P., R. Srinath

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilAerospace engineeringAerodynamicsTransonicHelicopter rotorMach numberRotor (electric)Angle of attackTrailing edgeEngineeringStructural engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helicopters can be considered as any-terrain vehicles, as they can take off and land at any location. The aerodynamic characteristics of helicopters are more complicated than those of fixed-wing aircraft. The rotor is the source of lift and thrust for helicopters. The complex aerodynamic characteristics of helicopters are due to their rotational frame and variations in the velocity and pressure throughout the blades. Moreover, the airfoil undergoes phase changes because half of the phase exhibits a trailing edge toward the flow. In this study, four isolated helicopter rotor blades were analyzed using ANSYS Fluent in terms of flow in a static domain under non-rotating conditions. Supercritical airfoils used in high-speed aircraft have been found to be incredibly useful in the transonic region. They increased the critical and drag divergence Mach numbers. Incorporating supercritical airfoils in helicopter rotor blades ensures suitable flow characteristics and more than 50% efficiency compared to those of the HH02 blade in a stationary frame. Analyses were conducted for HH02 and NASA SC(2)-0714 airfoils with Mach numbers of 0.3, 0.4, and 0.5 without rotation. The post-processing results prove that the NASA SC(2)-0714 airfoil rotor achieves a better aerodynamic performance than the HH02 airfoil rotor.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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