Numerical predictions of underwater radiated noise from a non-cavitating model-scale propeller
Notice bibliographique
Résumé
Propeller-induced acoustic noise from marine vessels is the largest source of anthropogenic underwater radiated noise (URN) and a significant threat to marine ecosystems. Under typical operation, cavitation dominates the URN emissions. Cavitation, which is a pressure-driven phase-change process that results in the violent formation and collapse of vapor bubbles in the wake of the propeller, is often unavoidable during realistic, full-scale operating conditions. However, at a model scale, inducing cavitation requires a depressurized flow facility that makes acoustic measurements difficult due to confinement effects. Numerical simulation is, therefore, appealing as a tool for predicting URN, but the simulation of the cavitation phenomenon and the associated acoustics involves considerable uncertainty and a range of potential sources of error. In propeller operation, cavitation frequently occurs in the core of the vortices shed from the tips of propeller blades. In the present work, we developed a delayed detached-eddy simulation (DDES) of a model-scale ship with the focus on predicting fluctuating pressure due to shed vorticity. The solution is compared to hydrophone measurements from non-cavitating tow-tank experiments. Finally, we numerically introduce cavitation at model scale in the numerical solution and examine its effects.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».