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Enregistrement W4220674964 · doi:10.1080/15435075.2022.2050376

Flow control of a wind-turbine airfoil with a leading-edge spherical dimple

2022· article· en· W4220674964 sur OpenAlexaff
Sujit Roy, Agnimitra Biswas, Biplab Das, Bale V. Reddy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Green Energy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilTrailing edgeDimpleStall (fluid mechanics)MechanicsLeading edgeAngle of attackLift coefficientReynolds numberLift-to-drag ratioChord (peer-to-peer)NACA airfoilTurbulenceAerodynamicsPhysicsMaterials scienceComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flow separation occurred at an early angle of attack (AOA) in airfoil directs the researchers to focus on the methods of flow controlling. The present study incorporated a spherical dimple on the NACA (National Advisory Committee for Aeronautics) 4415 leading edge as a passive flow control device and compared the aerodynamic performances with the plain NACA 4415 airfoil. The dimple diameter (d) was varied from 1% to 6% of the chord length (0.01C-0.06C) to generate four numbers of the modified airfoil. A chord-based Reynolds number (Re) of 2 × 105 was selected for the present study. Shear-Stress Transport (SST) k-ω turbulence model with SIMPLE (semi-implicit method for pressure linked equations) scheme was chosen to solve the present problem computationally in ANSYS FLUENT 14.0. The results showed that the modification helped in delaying stall by 6° at the expense of 0.8% maximum lift coefficient with a dimple diameter of 0.01C. The modified airfoils experienced a primary low-velocity circular zone near the trailing edge and a secondary circulation zone at the dimple edges. In contrast, only one larger circulation zone was present near the plain airfoil trailing edge. The smallest dimple (d = 0.01C) showed a maximum lift enhancement ratio and lift to drag enhancement ratio of 14.8% and 7.86%, respectively.

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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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