Parametric Analysis of Drag Reduction Determined by Streamwise Triangular Riblet Microstructures: Effect of Included Angle Variation
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has focused on the hydrodynamics of turbulent water flow over surfaces structured with various micro-scale features.Previous studies have demonstrated that streamwise triangular riblets (STR), also known as sawtooth riblets, and other riblet designs can achieve drag reduction, selfcleaning, and fouling-resistant effects.This study aimed to numerically simulate and parametrically analyze the effect of the included angle () of STRs on potential drag reduction.The CFD simulations conducted in this study examined the impact of design parameters on turbulent flow hydrodynamics and their influence on drag reduction performance.The analysis considered several included angle values: = 15, 30, and 60, at multiple flow velocities.Flow conditions, particularly the turbulent structures formed around the riblets, were analyzed in detail and compared with published data.CFD simulations utilized the LES WALE model with a prism and hexahedral mesh.The examination of turbulent flow patterns near riblet tips and valleys revealed characteristics consistent with previously published data for 60 STR.Furthermore, as decreases, the range of nondimensional riblet spacing (S + ) exhibiting dragreducing effects narrows, while the range of Reynolds numbers increases.The smaller included angle analyzed was associated with maximum drag reduction (~10%) at smaller S + values.The results of this study are expected to pave the way for developing, optimizing, and controlling advanced hydro-and aerodynamic functional surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».