Numerical study on effects of leading-edge manufacturing defects on cavitation performance of a full-scale propeller. II. Simulation for the full-scale propeller with defects
Notice bibliographique
Résumé
Paper II of this two-part paper investigated the effects of leading-edge (LE) manufacturing defects on the open-water cavitation performance of a full-scale propeller based on the geometry of David Taylor Model Basin propeller by using the three-dimensional (3D) steady Reynolds-Averaged Navier–Stokes solver. Various simulation parameters, including domain size, grid size, stretch ratio, first-grid spacing, y+, and turbulence model, were carefully examined for their effects on the solutions, leading to the development of the best modeling practices for the full-scale propeller with LE defects. Employing these recommended best-practice settings, simulations were conducted on the full-scale propellers with 0.10, 0.25, and 0.50 mm LE defects. Compared to the predictions from Paper I [Jin et al., “Numerical study on effects of leading-edge manufacturing defects on cavitation performance of a full-scale propeller—Paper I: Simulation for the model- and full-scale propellers without defect,” Phys. Fluids 36, 105179 (2024).], which did not account for LE defects, the results showed that the LE defects within International Standards Organization (ISO) 484 Class S tolerances narrow the cavitation buckets. As a consequence, such LE defects can result in more than 40% reduction in cavitation inception speed, which is similar to the conclusions drawn from earlier two-dimensional (2D) studies [Jin et al., “2D CFD studies on effects of leading-edge propeller manufacturing defects on cavitation performance,” in SNAME Maritime Convention (The Society of Naval Architects and Marine Engineers, 2020).]. Note that Paper I [Jin et al., “Numerical study on effects of leading-edge manufacturing defects on cavitation performance of a full-scale propeller—Paper I: Simulation for the model- and full-scale propellers without defect,” Phys. Fluids 36, 105179 (2024).] presents the simulations for the model- and full-scale propellers without LE defects.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».