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Enregistrement W4385764795 · doi:10.1080/19942060.2023.2244028

Numerical simulation of planing motion and hydrodynamic performance of a seaplane in calm water and waves

2023· article· en· W4385764795 sur OpenAlexfundno aff
Zhijie Song, Rui Deng, Tiecheng Wu, Xupeng Duan, Hang Ren

Notice bibliographique

RevueEngineering Applications of Computational Fluid Mechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueShip Hydrodynamics and Maneuverability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Natural Resources
Mots-clésVolume of fluid methodFuselageAerodynamicsMechanicsAir entrainmentTurbulenceSuctionEntrainment (biomusicology)Computational fluid dynamicsOffshore geotechnical engineeringComputer simulationFree surfaceReynolds-averaged Navier–Stokes equationsGeologyMarine engineeringFlow (mathematics)EngineeringPhysicsAerospace engineeringMeteorologyGeotechnical engineeringAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high-speed motion of a seaplane involves the coupled hydrodynamic and aerodynamic effects. The suction force, pressure, free surface and motion of the seaplane model were numerically investigated to understand the characteristics of the seaplane's planing motion. The study utilized the SST-DDES turbulence model to analyse the coupled hydrodynamic and aerodynamic effects. Overset mesh method and rigid body motion were employed to simulate the high-speed and substantial motion of seaplane. The volume of fluid method (VOF) was used to capture and sharpen the interface between water and air. First, verification and validation (V&V) were performed by comparing the results with those of the towing tank experiments. Second, the air-water entrainment in calm water and free surfaces were presented, and the pressure distribution on the seaplane was analysed and discussed. Numerical simulations were performed while considering the wave parameters of different velocities, wavelengths, and wave heights. The accelerations of the fore, aft, and centre of gravity of the seaplane demonstrated the presence of the suction effect. The evolution of the air-water entrainment at the bottom of the fuselage was observed. The investigation of suction characteristics revealed that the aerodynamic force in waves plays a substantial role in influencing motions of the seaplane.Highlights The study of hydrodynamics and aerodynamics of seaplanes is interdisciplinary. The numerical schemes, including a SST-DDES turbulent model, overset mesh method, and volume of fluid (VOF) method, have proven to be effective and accurate for simulating the motion of the seaplane and flow field characteristics.The greater the speed and wave height, the faster is the motion of the seaplane and the greater are peak and trough values of the pitch. As the wavelength increased, the peak value of the motion decreased gradually.The accelerations of the aft, fore, and centre of gravity of the seaplane in the waves exhibited significant periodicity. The peak value of the acceleration at the aft was the largest, whereas that at the centre of gravity was mild, and the peak value of the acceleration at the centre of gravity was greater than that at the fore. The acceleration indicates that suction at the aft of the seaplane hinders the takeoff during the planing motion.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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'admission1
Résumé présentoui

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