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Enregistrement W4322492662 · doi:10.1115/1.4057018

Geometric Characteristics of Flapping Foils for Enhanced Propulsive Efficiency

2023· article· en· W4322492662 sur OpenAlexaff
John Kelly, Muhammad Saif Ullah Khalid, Pan Han, Haibo Dong

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOffice of Naval Research GlobalOffice of Naval ResearchMultidisciplinary University Research InitiativeNational Science Foundation
Mots-clésFOIL methodFlappingTrailing edgeChord (peer-to-peer)ThrustVortexMechanicsLeading edgeEnhanced Data Rates for GSM EvolutionPropulsive efficiencyAerodynamicsMaterials scienceAcousticsAerospace engineeringWingPhysicsComputer scienceEngineeringTelecommunicationsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The shape of a foil undergoing a combined pitching heaving motion is critical to its design in applications that demand high efficiency and thrust. This study focuses on understanding of how the shape of a foil affects its propulsive performance. We perform two-dimensional numerical simulations of fluid flows around a flapping foil for different governing parameters in the range of biological swimmers and bio-inspired underwater vehicles. By varying the foil shape using a class-shape transformation method, we investigate a broad range of foil-like shapes. In the study, we also show consistent results with previous studies that a thicker leading-edge and sharper trailing-edge makes for a more efficient foil shape undergoing a flapping motion. In addition, we explain that the performance of the foil is highly sensitive to its shape, specifically the thickness of the foil between the 18th and 50th percent along the chord of the foil. Moreover, we elucidate the flow mechanisms behind variations in performance metrics, particularly focused on constructive interference between the vortices generated at the leading-edge with the trailing-edge vortex, as well as the pressure field differences that lead to higher power consumption in less efficient foil shapes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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