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Enregistrement W7116106991 · doi:10.82417/zqf5-0549

Shape optimization of a quiet and efficient synthetic jet actuator enclosure using COMSOL Multiphysics

2025· other· en· W7116106991 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEspace ÉTS (ETS) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésEnclosureMultiphysicsActuatorTurbulenceSynthetic jetAerodynamicsShape optimizationParametric statisticsComputational fluid dynamicsJet (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic jet actuators are devices that generate a pulsatile flow through cyclic suction and discharge while maintaining a zero net mass flux. Their distinct ability to operate with no external fluid source, short response time, and compactness make them suitable for use in flow control in aircraft, thrust vectoring in jet engines, and sensor cleaning in automobiles. Due to their potential use in engineering systems, it is important to investigate and improve their performance. This study performed a shape optimization study on a streamlined enclosure for an actuator to be used as a surface-cleaning device. The main goal was to produce a compact, aerodynamic-efficient enclosure that enhances the intrinsic dipole cancellations between the sound emissions of two orifices, the actuator orifice and the enclosure orifice, with minimal impact on cleaning performance. To improve the aerodynamic efficiency of the enclosure, several steps were taken towards producing an optimized enclosure shape. A preliminary parametric study was conducted on three enclosure designs to determine the best initial design based on fluid dynamics accuracy and enclosure efficiency. Geometric and shape optimization were performed with the objective of minimizing the pressure drop, which maximizes the enclosure’s aerodynamic efficiency. Factors such as mesh construction and adaptive mesh refinement, numerical turbulence models, optimization algorithms, and the maximum displacement setting were explored to converge to the optimum enclosure design. The enclosure designs were modeled in COMSOL Multiphysics. A study was conducted to compare two turbulence models, Menter’s Shear Stress turbulence model and the Turbulence Spalart-Allmaras model, across different mesh sizes, and the Turbulence Spalart-Allmaras model had the most efficient performance. The results from the mesh study show that finer meshes improve the accuracy of the solution, and adaptive mesh refinement produces more accurate results at a low computer run time. A parameter sensitivity analysis was performed to estimate the optimum enclosure length using parametric sweep and gradient-free methods, BOBYQA, COBYLA, and Nelder-Mead, and both methods produced similar results. Shape optimization was performed using two gradient-based methods, SNOPT and IPOPT, at different maximum displacements. The overall optimum shape was obtained at 10mm maximum displacement, with an efficiency of 0.96 and a pressure drop of 108.7Pa. To validate the results, a 3-D model of the optimized shape was designed in SOLIDWORKS, and the model was printed and tested using hot wire anemometry and a microphone to determine the influence of the enclosure on the actuator’s centerline velocity and noise emissions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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