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Enregistrement W4322741762 · doi:10.1017/aer.2022.105

Compressibility corrections to extend a smooth local correlation-based transition model to transonic flows

2023· article· en· W4322741762 sur OpenAlexafffund
Michael G. Piotrowski, David W. Zingg

Notice bibliographique

RevueThe Aeronautical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute CanadaUniversity of TorontoNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTransonicCompressibilityMechanicsReynolds numberIncompressible flowPhysicsMathematicsAerodynamicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents progress towards a transition modelling capability for use in the numerical solution of the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations that provides accurate predictions for transonic flows and is thus suitable for use in the design of wings for aircraft flying at transonic speeds. To this end, compressibility corrections are developed and investigated to extend commonly used empirical correlations to transonic flight conditions while retaining their accuracy at low speeds. A compressibility correction for Tollmien-Schlichting instabilities is developed and applied to a smooth local correlation-based transition model and a stationary crossflow instability compressibility correction is included by adding a new crossflow source term function. Two- and three-dimensional transonic transition test cases demonstrate that the Tollmien-Schlichting compressibility correction produces substantially improved agreement with the experimental transition locations, particularly for higher Reynolds number applications where the effects of flow compressibility are expected to be more significant, such as the NASA CRM-NLF wing-body configuration, while the crossflow compressibility correction prevents an inaccurate, upstream transition front. The compressibility corrections and modifications do not significantly affect the numerical behaviour of the model, which provides an efficient alternative to non-local and higher-fidelity approaches, and can be applied to other transport-equation-based transition models with low-speed empirical correlations without affecting their predictive capability in the incompressible regime.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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