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Enregistrement W4295548916 · doi:10.3390/applmech3030064

Aerodynamic Shape Optimization of an Aircraft Propulsor Air Intake with Boundary Layer Ingestion

2022· article· en· W4295548916 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNacellePropulsorWakePropulsionAerodynamicsEngineeringAutomotive engineeringMarine engineeringEnvironmental scienceComputer scienceAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of the airline industry has highlighted the need for more environmentally conscious aviation, leading to the conceptualization of more fuel-efficient aircraft. One concept that has received significant attention and has been associated with improved fuel efficiency is the boundary layer ingesting (BLI) propulsion system, which refers to the ingesting of the aircraft wake by the propulsors. Although BLI has theoretically been proven to reduce fuel burn, this can potentially be offset by the reduced efficiency and stability experienced by the propulsor in the presence of distorted inflow. Therefore, engine intakes must be optimized in order to mitigate the effects of BLI on the propulsion system. In this work, the shape optimization of a BLI intake is investigated using a free-form deformation technique in combination with a multi-objective genetic algorithm, in order to minimize pressure losses and distortion at the engine inlet. The optimization is performed on an S-duct intake at a cruise altitude of approximately 37,000 feet and a free stream Mach number of 0.7. An optimization strategy was developed for the task which was able to produce a Pareto optimal set of designs with improved pressure recovery and distortion. The general trend of the optimal designs shows that to reduce distortion the optimizer accelerates the flow to reduce the size of the low total pressure region and increase the dynamic pressure at the engine inlet. In contrast, the pressure recovery was increased by reducing velocity as well as shifting the maximum velocity region to the outlet, which reduces the viscous dissipation losses within the intake. The final result is a fully autonomous optimization strategy resulting in reduced pressure losses and reduced distortion leading to higher efficiency BLI S-duct intake designs.

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.

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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,758

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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