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Enregistrement W4391847011 · doi:10.3390/drones8020065

A Preliminary Approach towards Rotor Icing Modeling Using the Unsteady Vortex Lattice Method

2024· article· en· W4391847011 sur OpenAlexaff
Abdallah Samad, Éric Villeneuve, François Morency, Mathieu Béland, Maxime Lapalme

Notice bibliographique

RevueDrones · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcingAerodynamicsMechanicsVortexHeat transferAerospace engineeringComputational fluid dynamicsMechanical engineeringMeteorologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UAV rotors are at a high risk of ice accumulation during their operations in icing conditions. Thermal ice protection systems (IPSs) are being employed as a means of protecting rotor blades from ice, yet designing the appropriate IPS with the required heating density remains a challenge. In this work, a reduced-order modeling technique based on the Unsteady Vortex Lattice Method (UVLM) is proposed as a way to predicting rotor icing and to calculate the required anti-icing heat loads. The UVLM is gaining recent popularity for aircraft and rotor modeling. This method is flexible enough to model difficult aerodynamic problems, computationally efficient compared to higher-order CFD methods and accurate enough for conceptual design problems. A previously developed implementation of the UVLM for 3D rotor aerodynamic modeling is extended to incorporate a simplified steady-state icing thermodynamic model on the stagnation line of the blade. A viscous coupling algorithm based on a modified α-method incorporates viscous data into the originally inviscid calculations of the UVLM. The algorithm also predicts the effective angle of attack at each blade radial station (r/R), which is, in turn, used to calculate the convective heat transfer for each r/R using a CFD-based correlation for airfoils. The droplet collection efficiency at the stagnation line is calculated using a popular correlation from the literature. The icing mass and heat transfer balance includes terms for evaporation, sublimation, radiation, convection, water impingement, kinetic heating, and aerodynamic heating, as well as an anti-icing heat flux. The proposed UVLM-icing coupling technique is tested by replicating the experimental results for ice accretion and anti-icing of the 4-blade rotor of the APT70 drone. Aerodynamic predictions of the UVLM for the Figure of Merit, thrust, and torque coefficients agree within 10% of the experimental measurements. For icing conditions at −5 °C, the proposed approach overestimates the required anti-icing flux by around 50%, although it sufficiently predicts the effect of aerodynamic heating on the lack of ice formation near the blade tips. At −12 °C, visualizations of ice formation at different anti-icing heating powers agree well with UVLM predictions. However, a large discrepancy was found when predicting the required anti-icing heat load. Discrepancies between the numerical and experimental data are largely owed to the unaccounted transient and 3D effects related to the icing process on the rotating blades, which have been planned for in future work.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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