On the Assessment of the Modified SSTCCM Turbulence Model to Predict Flow around 3D Delta Wing
Notice bibliographique
Résumé
Various turbulence models have been developed to simulate aerodynamic flows.The eddy viscosity models (EVMs) are commonly implemented to close the Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) equations, allow them to be the most popular choice for solving aerodynamic problems.EVMs are particularly valued for their robustness and computational efficiency.However, the objectives of achieving both robustness and accuracy in turbulence model development remain a formidable challenge.This study evaluates the performance of a recently developed EVM model in analysing external flows around the NACA0012 airfoil and a 3D Delta wing.Specifically, it examines the effectiveness of the Shear Stress Transport Model with Curvature Correction Modification (SSTCCM) in predicting the flow characteristics of external aerodynamic configurations.Earlier investigations have demonstrated the capability of the SSTCCM model to accurately predict confined swirling flows, such as those in cyclone separators, rotating lids, and sudden expansions.However, the model has yet to be tested in cases involving external flows, where aerodynamic geometry greatly affects the flow behaviour.This study investigates the ability of the SSTCCM model to numerically predict the behavior of external aerodynamic flows.The computational results are compared against experimental data and validated against other EVMs models.The findings show that the SSTCCM model offers a competitive alternative in computational efficiency and superior to conventional EVMs models in terms of accuracy.Conventional EVMs failed to predict lift and drag coefficients accurately, particularly near the stall angle of attack.Moreover, the SSTCCM model successfully captured the wing tip vortices in the 3D Delta wing simulations, highlighting its accurate predictive capabilities for complex flow features.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».