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Enregistrement W4282542916 · doi:10.2514/6.2022-2816

Acoustic Investigation of the Transonic RAE 2822 Airfoil with Large-Eddy Simulation

2022· article· en· W4282542916 sur OpenAlexaff
Régis Koch, Marlène Sanjosé, Stéphane Moreau

Notice bibliographique

Revue28th AIAA/CEAS Aeroacoustics 2022 Conference · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilAcousticsMach numberPhysicsTrailing edgeTransonicChord (peer-to-peer)Leading edgeRelative windNoise (video)MechanicsAngle of attackAerospace engineeringAerodynamicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An acoustic investigation is achieved on the transonic RAE 2822 airfoil in order to highlight the main noise sources and to compare the porous surface and the solid surface formulations of the Ffowcs Williams and Hawkings analogy. A 50 mm slice of the airfoil is computed using compressible large-eddy simulation. The airfoil chord is 0.3048 m, the inflow Reynolds number based on chord is 6.5e6, the inflow Mach number is 0.725, and the angle of attack is 2.91°. Simulations are compared with experimental data and show very good agreement. A strong shock is located on the airfoil suction side and is responsible for acoustic radiation in the far-field in addition to the airfoil self noise (trailing-edge noise). Yet, the solid surface formulation is shown to be sufficient to capture most of the acoustic signature in the far-field, which indicates that quadrupole noise sources related to the shock have a smaller contribution compared to the dipole noise source mainly located at the trailing edge. The latter is confirmed by additional predictions based on Amiet’s moel. This work can be used as an acoustic benchmark for future numerical investigations on the RAE 2822 airfoil since it is the first compressible large-eddy simulation for acoustic investigation achieved on this configuration.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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