Analytical model for predicting rotor-stator interaction tonal noise in low-speed axial fans
Notice bibliographique
Résumé
Analytical models for aeroacoustic simulations are valuable due to their potential to reduce computational costs, a crucial consideration to optimize noise performance. Analytical models proposed so far focus mainly on isolated steady and unsteady fan tonal noise, often neglecting the significant contribution of rotor-stator interaction. As a matter of fact, for short axial spacing, tonal noise from potential flow interactions is relevant. This study presents an analytical model for predicting rotor-stator interaction noise caused by the stator vane potential effect on blades. The model requires only time-averaged flow fields from URANS simulations with periodic boundary conditions. Key features include accounting for uneven spacing and arbitrary chord, twist, and sweep distributions of blades and vanes. The model is based on the Sears aerodynamic model for blade loading fluctuations and the time-domain Ffowcs Williams-Hawkings formulation for noise prediction. Validations with evenly and randomly spaced blade show the model capability to predict tonal noise trends. The model captures noise at the blade passing frequency and harmonics associated with rotor-stator interaction. The model fails to predict noise at higher harmonics due to trailing edge noise sources, not currently accounted for. Future works will extend the model to broadband noise sources.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».