Computational optimization of trailing-edge designs to reduce airfoil self-noise
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an investigation and optimization of Trailing Edge (TE) design to reduce airfoil self-noise using Computational Fluid Dynamics (CFD). The case for study is a NACA0012 airfoil with a chord length (C) of 0.2286 m, a varying Angle of Attack (AoA) between 0° and 15°, and free stream velocity between 35 and 70 m/s. The flow domain consists of a c-type domain with a length and height of 18C and 9C, respectively. The parametric mesh maintains a structured mesh on the entire domain for different designs and TE shapes. Simulations employ a hybrid Stress-Blended Embedded Large-Eddy Simulations (SB-ELES) model to calculate the flow properties. Different turbulence models are tested to address their performance in determining pressure fluctuations. A correlation length also accounts for spanwise effects in the Ffowcs-Williams and Hawkings (FW-H) acoustic analogy approach to forecasting the far-field noise. Furthermore, multi-objective optimization is employed to determine the optimum airfoil TE configuration for different flow velocities and AoAs. The optimum designs generate the lowest Sound Pressure Level (SPL) without significantly sacrificing the aerodynamic performance of the airfoil within specified parameters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».