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Enregistrement W7134144667

Low-order methodology for the design of propellers with serrated trailing edges

2025· other· en· W7134144667 sur OpenAlexaboutno aff
Jorge Hernán Santamaría Osorio

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilTrailing edgeSerrationNoise (video)Leading edgeSawtooth wavePropellerRakeRotor (electric)Computational fluid dynamics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exponential increase in applications where UAVs or drones are used raises concerns about potential noise pollution in large cities. Trailing edge noise is a significant broadband noise source of hovering UAV propellers, which can be reduced by employing bio-inspired trailing edge serrations. The high computational cost of high-fidelity CFD simulations put them at the end of the design cycle rather than at the beginning. Therefore, propeller designers need a fast method for predicting noise reductions. Analytical models for straight and serrated edges need as essential input the single-point wall-pressure fluctuations spectrum. This can be modeled using low-cost Reynolds-Averaged Navier-Stokes simulations. A low-order methodology is proposed to estimate the potential noise reductions resulting from trailing edge serrations using RANS simulations for a representative drone propeller based on a NACA0012 airfoil with constant pitch and constant chord. Ayton’s theoretical model provides predictions for serrated trailing edge noise generated by a fully turbulent flow over an infinitesimally thin plane. The extension of Ayton’s model, proposed by Li and Lee, provides a heuristic three-dimensional model for a finite span applicable to rotor blades. This model reveals the potential benefits of using a square wave serration compared to the traditional sawtooth serration. This thesis addresses the limitations of Li and Lee’s model by deriving a new model for the square wave using Ayton’s model and Curle’s analogy. Measurements of a NACA0012 airfoil at low-Reynolds numbers, typical of small drones, were performed in an anechoic chamber at the Université de Sherbrooke, for straight, sawtooth, and square wave edges. Noise reductions of up to 5 dB are measured, with the square wave outperforming the sawtooth serration. Theoretical predictions are in reasonable agreement with the experimental results. Li and Lee’s model is then extended to rotating blades using Schlinker and Amiet’s model. The model is verified in the limit of zero serration amplitude finding good agreement at high frequencies and high observer angles. Single-blade passage RANS simulations of the NACA0012 propeller are performed, and aerodynamic validation is made with experimental data. The results highlight the importance of adequately refining the mesh around the propeller tip vortices and using transitional turbulence modeling. The wall-pressure fluctuations spectrum was modeled based on the RANS results, and the propeller far-field acoustics were calculated using the in-house code PyFanNoise. The acoustic predictions agree fairly well with experimental measurements, especially at high rotational speeds, where secondary flows are weaker and the onset of turbulence matches more favorably with the fully turbulent k- SST model used in the RANS. Li and Lee’s model is then used to study the sensitivity of noise reductions to different shapes. The square wave serration is shown to outperform the sawtooth and sinusoidal shapes for all frequencies and observer angles, particularly for small propeller blades typically used in drones. However, for larger chord blades typically used for ducted fans, combinations of sawtooth and sinusoidal serrations provide better noise reductions. The methodology is validated by considering the effects of serration installation and manufac turing. Several propellers were 3D printed and tested in an anechoic chamber, where far-field noise and aerodynamic performance were measured. The baseline configuration exhibits clear evidence of laminar boundary-layer instability noise. Cut-in and add-on serrations alleviate this noise mechanism. Similarly, to overcome the influence of the laminar-to-turbulent transition over the blade surface, some propellers also include additional surface roughness to trigger turbulence. Cut-in serrations experience additional vortex-shedding noise characterized by a Strouhal number based on the serration root thickness. The results show that serrations are a viable method for controlling trailing edge noise at low RPM, where broadband noise dominates over tonal noise, and that add-on serrations with a trip are in better agreement with the theoretical results, thus highlighting the importance of the manufacturing method during the design phase.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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