Investigating the Impact of Using CFD Generated Unsteady Mach Number Dynamic Stall Data for Numerical Rotor Analysis of Helicopter Forward Flight
Notice bibliographique
Résumé
When the rotor blades are at a high advance ratio and/or a high thrust coefficient, the onset of dynamic stall makes accurate prediction of airloads on the rotor blades difficult.Comprehensive rotor analysis codes used in the industry rely on semi-empirical dynamic stall models to generate the aerodynamic coefficients of the blade sections undergoing dynamic stall.However, these models neglect the unsteady nature of the freestream seen by the blade sections compromising the accuracy of the analysis at high speed forward flight and high blade loading conditions.Thus, this thesis aims to investigate the impact of including the unsteady freestream effects in dynamic stall for the prediction of the airloads on the rotor blades.To study the impact of including the unsteady nature of the freestream in dynamic stall, Computational Fluid Dynamics (CFD) was used to generate the unsteady 2D dynamic stall aerodynamic data.The CFD data then served as inputs to the in-house rotor analysis code called Qoptr to generate blade airload results.The flight test data from a steady-level flight case (C T /σ = 0.129, µ = 0.24) from the UH-60A Airloads program was used for validation.The Qoptr blade airload results generated with the unsteady CFD dynamic stall data showed considerably better agreement with the flight test data than the results generated with semi-empirical dynamic stall models, especially in the sectional moment results.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».