Wall-Pressure Spectrum Model Based on Artificial Neural Networks Predictions
Notice bibliographique
Résumé
We propose machine learning approach using Artificial Neural Networks (ANNs) to model the wall-pressure spectra (WPS) beneath turbulent boundary layers. Classical (semi-empirical) wall-pressure models are based on scaling laws according to inner and/or outer parameters of the boundary layer. In this approach, the complete boundary layer profile (i.e. tangent velocity as a function to the wall-normal distance) is provided as an input into the ANN. The aim of this methodology is to obtain more insight on the relationships that may arise between the turbulent boundary layer and its corresponding WPS and that have not been assessed in the literature.The analysis and training of the ANN are performed on data from Large Eddy Simulations (LES) produced by the European SCONE project. The database consists on a set of LES simulations with mach number varying in between 0.3 and 0.7, as well as Reynolds numbers in between 8.3e5 and 2.4e6 and angles of attack from 1º to 7º. The set of data includes zero and adverse pressure gradient effects, including flows experiencing strong adverse pressure gradients. In order to produce the noise prediction, the approach that has been used is the following one. An autoencoder, composed by a encoder and decoder, is trained in order to compress the boundary layer profile into a minimal amount of parameters (reduced latent space) that permit to retrieve back the shape of the profile. This latent space is used together with the flow conditions to train the ANN to produce a prediction of the WPS. It has been found that the predictions on the WPS in the high-frequency content are more reliable than on the low frequency range since more data is available for training. Also, there is large effect of the recirculating regions on the boundary layer plays an important role in the noise prediction.
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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) | 0,001 | 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 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 ».