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Enregistrement W4282587439 · doi:10.2514/6.2022-2861

Wall-Resolved LES of a Linear Compressor Cascade with Moving Endwall

2022· article· en· W4282587439 sur OpenAlexaff
Lorenzo Becherucci, Régis Koch, Stéphane Moreau

Notice bibliographique

Revue28th AIAA/CEAS Aeroacoustics 2022 Conference · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdiabatic wallAerodynamicsCascadeMechanicsVortexAcousticsPhysicsNoise (video)Chord (peer-to-peer)Mach numberCompressible flowDirectivityLarge eddy simulationGas compressorCompressibilityBoundary layerTurbulenceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wall-resolved compressible Large-Eddy Simulation has been performed on a linear compressor cascade with tip-gap with a moving end-wall and is compared to a stationary endwall configuration in order to study its effects on the aerodynamics and the noise generated by the tip-clearance flow. A new boundary condition has been implemented in the compressible Large Eddy Simulation code AVBP, and validated through the classic lid-driven cavity benchmark in order to obtain an adiabatic and viscous moving wall as boundary condition. The aerodynamic analysis has been coupled with the Ffowcs Williams and Hawkings acoustic analogy to compute the far-field noise and investigate the main noise sources related to the tip-clearance flow. This study provides the first wall-resolved compressible LES on a linear compressor cascade with a moving end-wall in order to investigate the noise related to the tip-leakage flow. Overall similar noise sources are found between the stationary and moving end-wall cases. Only the dipolar sound directivity is slightly shifted downstream with less marked lobes at high frequencies. Moreover, the noise source caused by the tip separation vortex at 6 kHz is slighty moved upward at 50% chord instead of 75% chord in the stationary end-wall case.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,492
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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