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Enregistrement W4397004526 · doi:10.2514/1.j063714

Large-Eddy Simulation and Aeroacoustic Prediction of Supercritical Airfoil Side-Edge Noise

2024· article· en· W4397004526 sur OpenAlexafffund
Guang C. Deng, Satoshi Baba, Stéphane Moreau, Philippe Lavoie

Notice bibliographique

RevueAIAA Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaBombardier
Mots-clésAirfoilAcousticsLarge eddy simulationNoise (video)Supercritical fluidDetached eddy simulationAeroacousticsEnhanced Data Rates for GSM EvolutionPhysicsAerospace engineeringGeologyComputational fluid dynamicsComputer scienceMechanicsEngineeringTurbulenceReynolds-averaged Navier–Stokes equationsTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airfoil self-noise is investigated on a cantilever wing with a supercritical profile with a compressible wall-resolved large-eddy simulation. The Reynolds number based on the chord is 620,000, and the angle of attack is 5°. The aerodynamic results reveal the development of a complex vortex system at the side edge, including primary, secondary, and tertiary vortices that govern aerodynamic noise production. The wall-pressure coefficient and root-mean-square pressure coefficient contours highlight the side-edge shear layer and flow impingement of the primary vortex at the pressure-side edge as important noise-generation mechanisms. Dynamic mode decomposition shows that the dominant pressure modes on the airfoil exist along primary and secondary vortex impingement lines. Far-field acoustic predictions based on both solid and porous Ffowcs-Willliams and Hawkings’ analogies demonstrate good agreement with experimental results between 1.5 and 9 kHz. Low-frequency tonal humps observed in the spectra result from duct acoustic modes excited by airfoil self-noise, a consequence of the installation effect. For this configuration, airfoil side-edge noise did not dominate over airfoil surface noise levels, suggesting that at low to moderate angles of attack, airfoil side-edge noise is not a significant contributor to the overall acoustic emissions.

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)0,000
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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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