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Enregistrement W4412699921 · doi:10.11159/ffhmt25.221

An End-to-End Methodology for CFD-based Parametric Optimisation of Propeller Boss Cap Fins

2025· article· en· W4412699921 sur OpenAlexvenueno aff
Om Inamdar, Gokul Rajaraman, Neeraj Kumbhakarna

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBossPropellerComputational fluid dynamicsParametric statisticsMarine engineeringComputer scienceMechanical engineeringEngineeringAerospace engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the reduction in fuel consumption in the marine industry by reducing hub-vortex-related losses downstream of propellers using strategically placed fins.This study focuses on the parametric optimization of Propeller Boss Cap Fins (PBCFs) to establish the relationship between key design parameters and overall propeller efficiency.An ANSYS CFX-based CFD model was used to evaluate the impact of the various parameters on the overall efficiency.The variation in different parameters and their effects on efficiency are recorded and detailed in this paper.Furthermore, we present an end-to-end methodology that enables users to optimise their PBCF design for maximum efficiency.Our results show that the radius ratio has a dominant influence on efficiency due to eddyinduced losses, with the optimal configuration corresponding to the lowest feasible r/R, while phase angle variations have a marginal effect.This research contributes to the ongoing efforts to enhance marine propulsion efficiency, reduce fuel consumption, and mitigate environmental impact.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,466

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 savante0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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