MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389584943 · doi:10.17118/11143/21032

Evaluating flow-added damping of hydrofoils by combining vibro-acousticsand doublet-lattice panel analyses

2023· article· en· W4389584943 sur OpenAlexaff
Danick Lamoureux, Clément Audefroy, Omar Tazi-Labzour, Sébastien Houde, Frédérick P. Gosselin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversité LavalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsFlow (mathematics)PhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydroelectric turbines designers need to know the damping coefficient of a turbine blade to assess its longevity. Damping is difficult to simulate numerically. Current flow-added damping evaluation methods involve solving Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) simulations, which are numerically expensive and complex. Here, we present a new, simple, and fast method to evaluate the added damping coefficient of straight hydrofoils using NASTRAN's multiple modules. Using the vacuum and resting fluid natural frequencies, a proportionality matrix is implemented into NASTRAN's flutter solution using the Added Virtual Mass Incremental factor, which allows to evaluate the added damping adequately. The proposed methodology is validated against experimental and numerical data from a NACA0003 hydrofoil by Cupr et al. ( The method is then adapted for more complex geometries. In this way, we look at a hydrofoil cascade. This is a first step to get closer to the geometry of a complete hydraulic turbine. In the case of a hydrofoil cascade, we have to take into account the coupling between the different hydrofoils, which results in a linear combinations of the standalone hydrofoil's eigenmodes. Once these linear combinations are found, the implementation of such a geometry is possible within NASTRAN's flutter solution for hydroelastic applications. This could enable turbine design for flow-added damping, such that turbine designers could optimize turbines for a wider range of flowrates, head and for frequent startups while maintaining low vibration amplitude through higher flow-added damping, which would ease the integration of other clean energy sources into the power grid such as wind and solar. Next possible steps to achieve this are to implement cambered hydrofoils under variable angles of attack and confinement effects.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAcoustic Wave Phenomena ResearchTravaux en français237 207