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Enregistrement W4403058476 · doi:10.33737/gpps24-tc-194

Broadband interaction noise predictions for an axial compressor stator

2024· article· en· W4403058476 sur OpenAlexafffund
Antonio Alguacil, Stefanie Lohse, Niklas Maroldt, Joerg R. Seume, Stéphane Moreau

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsLeibniz-GemeinschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBroadbandGas compressorStatorAcousticsNoise (video)Computer sciencePhysicsElectrical engineeringTelecommunicationsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The broadband interaction noise of the axial compressor stator-only configuration in the Aeroacoustic Wind Tunnel (AWT) at the Leibniz University Hannover is investigated in this work. Posson’s analytical model, which uses a threedimensional rectilinear cascade response model coupled with an in-duct acoustic analogy for the subsequent acoustic propagation, is employed to estimate the noise from impinging gusts. First, a model validation with experimental results of NASA’s Source Diagnostic Test (SDT) AIAA benchmark is presented. For the subsequent compressor stator investigations, the model inputs are derived from numerical pre-tests using steady RANS simulations. Assuming homogeneous isotropic turbulence, two different models by Liepmann and Von Kármán are applied to calculate the velocity turbulence spectrum and radial correlation length. Finally, the acoustic results are evaluated by comparing the sound power spectra upstream and downstream of the compressor stator vane. The resulting differences can be related to variations in axial velocities and integral turbulent length scale for all four operating conditions. The obtained broadband interaction noise estimations of the test rig serve as a baseline for following experimental noise measurements.

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 enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,455

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 savante0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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