Influence of angle of attack on airfoil tip noise
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the aerodynamic and aeroacoustic characteristics of airfoil tip noise for a supercritical airfoil profile at α = 5 ° and α = 10 ° using a hybrid noise computation approach. Wall-Resolved Large Eddy Simulations (WR-LES) were performed and validated against experimental data from the University of Toronto. The simulations captured a tri-vortex system (TVS) comprising primary, secondary, and tertiary vortices. At α = 10 ° , upstream shifts in the primary vortex trajectory intensified interactions with the airfoil surface, resulting in amplified surface-pressure fluctuations and increased far-field noise levels. Dynamic Mode Decomposition (DMD) pinpoints dominant acoustic sources and their radiation patterns, distinguishing between duct acoustic modes below 1500 Hz and localized sources above this frequency with clear dipole radiation patterns stemming from three noise sources: the leading-edge, trailing-edge, and side-edge noise. The far-field acoustic predictions, computed using the Ffowcs Williams–Hawkings (FW-H) analogy, showed good agreement with experimental results. Both the solid and porous FW-H formulations accurately captured noise levels, with a 3 dB increase in spectral levels observed at α = 10 ° due to enhanced aerodynamic loading and vortex dynamics. Noise decomposition showed a shift in dominant sources: trailing-edge noise prevailed at α = 5 ° , while tip noise, driven by vortex impingement and crossover, dominated at α = 10 ° , highlighting the complex aerodynamic-acoustic interplay.
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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 ».