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Enregistrement W4399801650 · doi:10.1109/icuas60882.2024.10557079

Development of a CFD Model of Propeller Slipstream

2024· article· en· W4399801650 sur OpenAlexaff
Benjamin Herfray, Meyer Nahon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsPropellerComputer scienceMarine engineeringWakeAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing interest in electric powertrains for aircraft has led to new aircraft designs for air taxis and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), Electric powertrains allow aircraft designers to consider novel propulsion layouts such ones in which many motors/propellers are distributed along the wing's leading edge, known as Distributed Electric Propulsion (DEP). This configuration confers a number of advantages, including the mitigation of airflow separation. Understanding the wake of a propeller can allow us to develop a better understanding of the dynamical behaviour of DEP aircraft, where large parts of the wings are immersed in the propeller slipstream, which can have a large influence on the forces generated by the wing. In the present work, we describe a method for simulating the wake of a given propeller in the OpenFOAM Computational Fluid Dynamics (CFD) package. The propeller model uses body forces within a finite propeller region, acting as a momentum source for fluid passing through it. Simulations using this method were performed for various propeller geometries, rotation rates, and freestream velocities, and results were compared with experimental measurements from the literature, yielding good agreement.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,197

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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