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Enregistrement W4220971174 · doi:10.1063/5.0084060

The third golden age of aeroacoustics

2022· article· en· W4220971174 sur OpenAlexafffund
Stéphane Moreau

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputational aeroacousticsAeroacousticsAirfoilPhysicsJet noiseNoise (video)Trailing edgeAirframeAcousticsAerospace engineeringSupersonic speedAerodynamicsWind tunnelMechanicsComputer scienceEngineeringSound pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present review covers the latest evolution of computational aeroacoustics, the field that deals with the noise generated by fluid flows and its propagation in the medium. It highlights the latest findings in both free flows (jet noise) and wall-bounded flows (airfoil, airframe, and turbomachinery noise) in more and more complex environments. Among the computational aero-acoustics methods, high-order schemes of the Navier–Stokes equations on unstructured grids and the lattice Boltzmann method on Cartesian grids have emerged as excellent candidates to tackle noise problems in realistic complex geometries. The latter is also shown to be particularly efficient for both noise generation and propagation, allowing to directly estimate the noise in the far field. Two examples of application of such methods to complex jet noise and to installed airfoil noise are first presented. The first one involves compressible subsonic and supersonic flows in dual-stream nozzles and the second one subsonic flow around an airfoil embedded in the potential core of the open-jet anechoic wind tunnel as in the actual trailing-edge noise experiment. For airframe noise, large eddy simulations of scaled nose landing gear noise and three-element high-lift devices can be tackled to decipher noise sources. For turbomachinery noise, simulations of installed low-speed fans have already unveiled a wealth of details on their noise sources, whereas high-speed turbofans remain a challenge giving the high Reynolds numbers and small tip gaps involved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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