Notice bibliographique
Résumé
Abstract The BLI (boundary layer ingestion) concept for propulsion seeks to improve the energy efficiency of aircraft propulsion. This is achieved by accelerating low momentum flow ingested from boundary layers and wakes developed over the fuselage through the fan. A major challenge that needs to be overcome to realise the benefits is that the fan needs to work efficiently in distorted flow. Understanding the effects of distortion on the aerodynamic performance and the distortion transfer through the fan is therefore essential to future designs. A BLI fan, designed at reduced scale, is used for analytic modelling and experiments in a rig designed for this purpose. The test rig replicates BLI conditions for a fan installed at the aircraft tail cone. An unsteady model that includes all blades and vanes of the fan, as well as the nacelle and the by-pass duct of the test rig is used for CFD (computational fluid dynamics) simulations. Test results are used to confirm that the CFD model is representative of the aerodynamics of the fan. The tests are conducted using varying fan operating conditions but also tests with an added distortion screen. Analysis results are then used to investigate the effects of distortion on the fan efficiency, as well as on the overall efficiency. The fan efficiency is found to be moderately decreased depending on the level of and extent of inlet circumferential distortion. In terms of overall energy efficiency, a net improvement over a similar fan in clean inlet flow is found.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».