Estimation of Skin Friction on the NASA BeVERLI Hill using Oil Film Interferometry
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.
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-0988.vid Viscous drag reduction plays a vital role in increasing the performance of vehicles. However, there are only so many measurement techniques that can quickly and accurately measure this when compared to pressure drag measurement techniques. The current study makes use of one of the direct and robust measurement techniques that exist, called the Oil Film Interferometry (OFI) to estimate skin friction on the NASA/Virginia Tech BeVERLI (Benchmark Validation Experiment for RANS and LES Investigations) hill. This project aims to develop a detailed database of non-equilibrium, separated turbulent boundary layer flows obtained through wind tunnel experiments for CFD validation. Skin friction measurements are obtained at specific critical locations on the hill and in its close proximity. The challenges involved in obtaining skin friction data from these locations are discussed in detail. Detailed discussions on the experimental setup and data processing methodology are presented. Qualitative and quantitative results from each measurement location are discussed along with uncertainties to explain certain key flow physics. Additionally, skin friction coefficients from selected overlapping measurement locations from another experimental flow measurement technique called Laser Doppler Velocimetry (LDV) are compared with OFI, and a cross-instrument study is performed. Finally, results from well-refined RANS CFD simulations are assessed with the experimental results, and critical improvement areas are identified.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle