Aerodynamic Flow Control using a Dynamically Morphing Leading Edge (DMLE) for the UAS-S45 Airfoil
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-3746.vid The Dynamically Morphing Leading Edge (DMLE) was analyzed for the dynamic stall control over a pitching UAS-S45 airfoil. The unsteady parametrization framework was designed to model the morphing leading edge's motion over time. This approach was integrated into the numerical solver (Fluent) by designing a User-Defined-Function (UDF) for the dynamic deflection of the airfoil boundaries by using the dynamic mesh technique. Unsteady flow analysis over the sinusoidally pitching UAS-S45 airfoil was carried out using the dynamic mesh method. The transition-SST turbulence model captures the dynamic airfoil flow parameters with leading-edge vortex dynamics. In order to analyze the DMLE as a flow control method, the leading edge was morphed at three different chordwise locations of 15 %, 20 % of the chord, and 25 % of the chord with varying deflection frequencies at stall angles of attack. The DMLE was analyzed to obtain the dynamic lift and drag forces for 1 Hz and 2 Hz frequencies. Numerical studies have shown that the new radius of curvature of the DMLE airfoil can minimize the streamwise unfavorable pressure gradient and postpone Dynamic Stall Vortex (DSV) to prevent severe flow separation. The morphing airfoil delayed the stall angle of attack by 14.26% and C_(L,max) increased from 2.49 to 3.04. The Leading Edge Vortex (LEV) generation and separation were slightly impacted by its deflection frequency and location. Additionally, an overshoot in the stable lift coefficient was noted and measured while deflecting the DMLE at stall angles of attack. Further investigations into various parameters, such as reduced frequency, droop angle, and amplitude on the DMLE, could reveal more significant aerodynamic characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».