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Enregistrement W7132879070

Separation control on a NACA 0025 Airfoil Wing Using An Array of Synthetic Jets

2025· dissertation· W7132879070 sur OpenAlexafffund
Kecheng Xu

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiquePlasma and Flow Control in Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoGovernment of Ontario
Mots-clésAirfoilWakeReynolds numberVortexLift coefficientFlow separationAngle of attackVortex sheddingFlow control (data)Lift (data mining)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental study was conducted to evaluate the effectiveness of a microblower array in controllingflow separation from a NACA 0025 airfoil at low Reynolds numbers. Unlike previous actuators, the microblower array distributed forcing across two rows of circular jets. The airfoil was tested at a post-stall angle of attack of 10◦ and a chord-based Reynolds number of Rec = 100, 000 as the baseline flow condition. This baseline flow exhibited two dominant instabilities: large-scale vortex shedding in the wake of the airfoil and vortex roll-up in the separated shear layer. The effects of forcing parameters, including excitation frequency, momentum coefficient, and chordwise forcing location, were investigated through wind tunnel experiments. The results showed that the microblower array effectively suppressed flow separation when excitationwas applied at modulated frequencies close to the instability frequencies of either the wake or the separated shear layer. This improved the aerodynamic performance by increasing lift and reducing drag. Forcing at the wake instability frequency maximized the lift recovery while forcing at the shear layer instability frequency achieved greater drag reduction. A threshold momentum coefficient, which varied with both forcing frequency and location, was required to initiate flow reattachment and enhance aerodynamic performance. Beyond the threshold value, the increase in lift coefficient eventually reached a plateau, indicating that the control had saturated. Upstream forcing was more effective, requiring a lower momentum coefficient to achieve flow control while also delivering better performance improvements. Analysis of the controlled flow dynamics revealed that the Kelvin–Helmholtz instability was energizedby the forcing, promoting vortex growth that enhanced momentum mixing and deflected the separated shear layer towards the airfoil surface. Low-frequency forcing generated a large vortex that swept across the airfoil, inducing local momentum entrainment from the freestream into the shear layer and leading to unsteady reattachment. In contrast, high-frequency forcing produced a series of smaller vortices in the shear layer, enhancing momentum transport evenly over the airfoil and resulting in quasi-steady reattachment.

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)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,999

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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,296 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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