Benchmark Reynolds-averaged Navier-Stokes study of a generic marine rudder’s static stall characteristics
Notice bibliographique
Résumé
When assessing manoeuvring performance it is common to perform steady Reynolds-Averaged Navier-Stokes computations for a range of turning conditions. It is then critical to reliably and accurately predict rudder forces. A recent collaborative benchmark study showed inconsistent capturing of stall effects on aft control surfaces for a generic submarine. To investigate this issue, we present a new generic marine rudder and the influence of the numerical setup on the prediction of its static stall characteristics. We demonstrate the existence of a static hysteresis loop, which we compute with Menter’s SST turbulence model at a full-scale Reynolds number of . One branch shows a light trailing-edge stall with a high lift coefficient, and the other a deep stall with a low lift coefficient. We show how the initial conditions and solution methodology affect which solution is achieved. Notably, even below the low limit in the hysteresis loop, an incorrect deep-stall result can be obtained when using a free-stream initialization, due to poor iterative convergence. In contrast, potential-flow initialization and unsteady RANS methods effectively produce the correct high-lift solution below the hysteresis loop. A discretization analysis at shows that six flow solvers produce consistent results to within a small discretization uncertainty.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».