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Enregistrement W4318215101 · doi:10.3390/biomimetics8010051

Flow Control around the UAS-S45 Pitching Airfoil Using a Dynamically Morphing Leading Edge (DMLE): A Numerical Study

2023· article· en· W4318215101 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma and Flow Control in Aerodynamics
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAirfoilFlow (mathematics)Flow control (data)PhysicsLeading edgeEnhanced Data Rates for GSM EvolutionAerospace engineeringMorphingAngle of attackComputer scienceMechanicsControl (management)Control theory (sociology)SimulationAerodynamicsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the effect of the Dynamically Morphing Leading Edge (DMLE) on the flow structure and the behavior of dynamic stall vortices around a pitching UAS-S45 airfoil with the objective of controlling the dynamic stall. An unsteady parametrization framework was developed to model the time-varying motion of the leading edge. This scheme was then integrated within the Ansys-Fluent numerical solver by developing a User-Defined-Function (UDF), with the aim to dynamically deflect the airfoil boundaries, and to control the dynamic mesh used to morph and to further adapt it. The dynamic and sliding mesh techniques were used to simulate the unsteady flow around the sinusoidally pitching UAS-S45 airfoil. While the γ-Reθ turbulence model adequately captured the flow structures of dynamic airfoils associated with leading-edge vortex formations for a wide range of Reynolds numbers, two broader studies are here considered. Firstly, (i) an oscillating airfoil with the DMLE is investigated; the pitching-oscillation motion of an airfoil and its parameters are defined, such as the droop nose amplitude (AD) and the pitch angle at which the leading-edge morphing starts (MST). The effects of the AD and the MST on the aerodynamic performance was studied, and three different amplitude cases are considered. Secondly, (ii) the DMLE of an airfoil motion at stall angles of attack was investigated. In this case, the airfoil was set at stall angles of attack rather than oscillating it. This study will provide the transient lift and drag at different deflection frequencies of 0.5 Hz, 1 Hz, 2 Hz, 5 Hz, and 10 Hz. The results showed that the lift coefficient for the airfoil increased by 20.15%, while a 16.58% delay in the dynamic stall angle was obtained for an oscillating airfoil with DMLE with AD = 0.01 and MST = 14.75°, as compared to the reference airfoil. Similarly, the lift coefficients for two other cases, where AD = 0.05 and AD = 0.0075, increased by 10.67% and 11.46%, respectively, compared to the reference airfoil. Furthermore, it was shown that the downward deflection of the leading edge increased the stall angle of attack and the nose-down pitching moment. Finally, it was concluded that the new radius of curvature of the DMLE airfoil minimized the streamwise adverse pressure gradient and prevented significant flow separation by delaying the Dynamic Stall Vortex (DSV) occurrence.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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