Validation of Helicity-Corrected Spalart-Allmaras Model for Corner Separation Prediction in Incompressible Flow with OpenFOAM
Notice bibliographique
Résumé
Steady Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) computations save significant computational resources compared to unsteady RANS and large eddy simulation (LES). However, the ability of most RANS models to accurately predict flow separation in compressor/fan blade rows is limited. Recent research has focused on reducing the computational cost of predicting compressor/fan stall points with steady computations has shown that the helicity-corrected Spalart-Allmaras (SA) turbulence model is able to avoid over-predicting corner separations and thus lead to converged RANS up to the actual stall point. To date, this model has mostly been implemented in in-house codes or in commercial codes as a user add-on, where the source code is not available. In a recent paper, the authors implemented the helicity-corrected SA model in OpenFOAM, an open-source CFD package. In this paper, the differences in the flow field for RANS solutions with the original SA model, the helicity-corrected SA model, and Menter’s shear stress transport (SST) model are highlighted for a linear cascade with incompressible flow. A NACA 65-1810 cascade is used, and computational results are compared to experimental data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».