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Enregistrement W4401395366 · doi:10.1063/5.0218556

Large-eddy simulation of vortex interaction in pitching-fixed tandem airfoils

2024· article· en· W4401395366 sur OpenAlexaff
Niloofar Hosseini, M. Tadjfar, Mohammad Saeedi, Antonella Abbà

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilPhysicsStall (fluid mechanics)Reynolds numberMechanicsVortexLarge eddy simulationStarting vortexFlow separationAerodynamicsAerospace engineeringClassical mechanicsVortex ringTurbulenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the interaction of vortices generated from an oscillating airfoil with a hindfoil placed downstream of the oscillating forefoil at low-Reynolds-number flow was investigated numerically. The forefoil entered a deep dynamic stall induced by large-amplitude pitching oscillation. The dynamic stall process is characterized by unsteady separation and the formation of a strong clockwise vortex. A wall-resolved large-eddy simulation approach was applied to compute the flowfield. The numerical measurements were performed for an incompressible flow at a Reynolds number of Re = 30 000 based on chord length with a pitching reduced frequency of K= 0.5, and amplitude of A = 14.1° over Selig–Donovan 7003 airfoils. A single-airfoil case was validated against numerical and experimental measurements. In the present study, we investigated the flowfield and aerodynamic coefficients resulting from the deep dynamic stall of the pitching forefoil and the vortex interaction in tandem-airfoil configuration related to micro-air vehicle applications by employing large-eddy simulation approach. Large-eddy simulation was also compared to two-dimensional unsteady Reynolds-averaged Navier–Stokes simulation to determine the accuracy and validity of the low-fidelity approach in prediction of deep dynamic stall and vortex interaction at low-Reynolds-number flow.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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