High-fidelity modeling of cavitating flow around a marine propeller with bio-inspired wavy rudder configurations: Radiated noise analysis using hydro-acoustic analogies
Notice bibliographique
Résumé
This study implements high-fidelity modeling to analyze the hydrodynamic and hydroacoustic characteristics of bio-inspired marine vessel rudders, modeled after the fins of a humpback whale. The focus is on tubercled leading-edge rudders (TLER), with an amplitude of 5% and the wavelengths of 25% and 50% of the mean chord length, compared to a straight leading-edge rudder. Simulations are performed at the deflection angles α = 0°, 10°, and 20° using the large Eddy simulation turbulence model and the Schnerr–Sauer cavitation model, in conjunction with a volume of fluid cavity tracker, combined with the Ffowcs Williams-Hawkings hydroacoustic analogy within the OpenFOAM framework. The goal is to optimize the propulsion system and reduce radiated noise from the propeller/rudder system under cavitation conditions. The study examines the impact of propeller/rudder flow dynamics on parameters such as sound pressure level, thrust, acoustic spectrum levels, rudder force, and separation/spanwise flow. Key focuses include the formation, development, and dissipation of dominant wake morphologies—such as spiral tip, root, hub, propeller, and rudder trailing edge vortices—and cavitation features, including sheet, hub, and tip cavitation along the propeller surface, as well as rudder surface cavitation. Interactions between these features, noise generation mechanisms, and their impact on identified acoustic frequency modes are examined for various TLER designs and maneuvering conditions to improve acoustic efficiency. Phenomena, such as counter-rotating vortex pairs, low-pressure zones, separation, and reattachment near the TLER, short-wave instabilities, tip vortex breakdown, vortex pairing with mutual inductance, progressive wake weakening, and minor meandering, are analyzed across low-, medium-, and high-frequency ranges within narrow-band and broadband spectral characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».