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Enregistrement W4386962343 · doi:10.1017/aer.2023.62

Numerical investigation of the dynamic stall reduction on the UAS-S45 aerofoil using the optimised aerofoil method

2023· article· en· W4386962343 sur OpenAlexafffund
Musavir Bashir, Nicola Zonzini, Simon Longtin Martel, Ruxandra Mihaela Botez, Alessandro Ceruti, Tony Wong

Notice bibliographique

RevueThe Aeronautical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAirfoilStall (fluid mechanics)Lift coefficientLeading edgePitching momentLift-to-drag ratioMechanicsMathematicsTrailing edgeMorphingCamber (aerodynamics)DragAngle of attackPhysicsTurbulenceAerodynamicsAerospace engineeringReynolds numberComputer scienceEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates the effect of the optimised morphing leading edge (MLE) and the morphing trailing edge (MTE) on dynamic stall vortices (DSV) for a pitching aerofoil through numerical simulations. In the first stage of the methodology, the optimisation of the UAS-S45 aerofoil was performed using a morphing optimisation framework. The mathematical model used Bezier-Parsec parametrisation, and the particle swarm optimisation algorithm was coupled with a pattern search with the aim of designing an aerodynamically efficient UAS-45 aerofoil. The $\gamma - R{e_\theta }$ transition turbulence model was firstly applied to predict the laminar to turbulent flow transition. The morphing aerofoil increased the overall aerodynamic performances while delaying boundary layer separation. Secondly, the unsteady analysis of the UAS-S45 aerofoil and its morphing configurations was carried out and the unsteady flow field and aerodynamic forces were analysed at the Reynolds number of 2.4 × 10 6 and five different reduced frequencies of k = 0.05, 0.08, 1.2, 1.6 and 2.0. The lift ( ${C_L})$ , drag ( ${C_D})$ and moment ( ${C_M})\;$ coefficients variations with the angle-of-attack of the reference and morphing aerofoils were compared. It was found that a higher reduced frequencies of 1.2 to 2 stabilised the leading-edge vortex that provided its lift variation in the dynamic stall phase. The maximum lift $\left( {{C_{L,max}}} \right)$ and drag $\left( {{C_{D,max}}} \right)\;$ coefficients and the stall angles of attack are evaluated for all studied reduced frequencies. The numerical results have shown that the new radius of curvature of the MLE aerofoil can minimise the streamwise adverse pressure gradient and prevent significant flow separation and suppress the formation of the DSV. Furthermore, it was shown that the morphing aerofoil delayed the stall angle-of-attack by 14.26% with respect to the reference aerofoil, and that the ${C_{L,max}}\;$ of the aerofoil increased from 2.49 to 3.04. However, while the MTE aerofoil was found to increase the overall lift coefficient and the ${C_{L,max}}$ , it did not control the dynamic stall. Vorticity behaviour during DSV generation and detachment has shown that the MTE can change the vortices’ evolution and increase vorticity flux from the leading-edge shear layer, thus increasing DSV circulation. The conclusion that can be drawn from this study is that the fixed drooped morphing leading edge aerofoils have the potential to control the dynamic stall. These findings contribute to a better understanding of the flow analysis of morphing aerofoils in an unsteady flow.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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