Assessment of the sensitivity of high-lift airfoil performance to flap gap and overlap
Notice bibliographique
Résumé
• A detailed parametric study investigates the effects of flap gap and overlap on high-lift airfoil performance. • CFD simulations using the SST turbulence model show good agreement with experimental PIV data. • Increasing flap gap and overlap leads to reduced lift and higher drag, with overlap having the greater impact. • Lift enhancement is strongly correlated with suction peak pressure, slot jet velocity, and slot length. • Slot flow momentum improves wake mixing but increases flap recirculation due to slot geometry. A numerical investigation and experimental validation of the flow dynamics of a high-lift airfoil were performed to develop a numerical model for an extended parametric study. Although Computational Fluid Dynamics (CFD) has become a valuable design tool for the aerospace community in the quest for improved wing design, several challenges remain in accurately predicting the flow field of a stalled multi-element airfoil owing to inadequate modelling choices and insufficient grid resolution. In this study, the commercial solver ANSYS Fluent was used to conduct a parametric study by varying the flap gap and overlap of a Fowler flap with a flap deflection of 40° and an angle of attack of 0° The results showed that the velocity, vorticity, and turbulence intensity fields predicted by the 2D steady-state RANS solutions using Menter's SST turbulence model were in good agreement with the experimental PIV data. The parametric study revealed that the wing performance decreased as the slot length increased, which was attributed to the aggravation of flap stall. An empirical correlation relating lift performance to flow and geometric parameters was developed, providing a simplified predictive framework for the considered angle of attack and flap deflection.
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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 ».