Tonal Noise Prediction Of Serrated Trailing-Edge Airfoils
Notice bibliographique
Résumé
In this work, Embedded Large Eddy Simulations are employed in tandem with the Ffowcs Williams-Hawkings model to predict the tonal peaks of NACA0012 airfoils having different noise-suppressing trailing-edge configurations. Different non-flat plate sawtooth serration con-figurations are investigated and experimental wind tunnel testing is performed. Results are validated then compared with experimental measurements, and qualitative agreement is obtained in terms of flow statistics and the far-field noise spectra. TE sawtooth serrations are shown to significantly modify the aerodynamics of the wake and improve mixing across the airfoil. Experimental results confirm that sawtooth serrations reduce the broadband noise radiated by the airfoil at the expense of generating a tonal peak, caused by vortex shedding associated with the bluntness of the serration roots. Longer serrations, and higher values of root bluntness are responsible for the strength of the shed vortices and the intensity of the radiated tonal noise. The frequency at which the tonal peaks occur can be controlled for the same serration amplitude and root bluntness by modifying the wavelength. Larger wavelength values for the same serration amplitude and root bluntness lead to higher tonal peak frequencies, and larger values of root bluntness for the same serration amplitude and wavelength lead to lower tonal peak frequencies accompanied by higher peak amplitudes.
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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 ».