인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
The accuracy of Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) turbulence models is uncertain for predicting turbulent transition and separated flow. Model improvement is required to address these phenomena [1]. In the present study, a new approach is presented to improve the Spalart-Allmaras (SA) model for predicting turbulent transition using field inversion. The transitional boundary layer on the S809 airfoil is also investigated as a case study to evaluate the accuracy of the present approach. The flow condition of the Reynolds number Re=2×10⁶ and the Mach number Ma=0.1 at low angles of attack (below 6 deg) is considered for the current numerical investigation. The nominal SA model cannot capture the laminar separation bubble for such a case which includes separation-induced transition. Furthermore, over-prediction of the drag coefficient of the S809 airfoil is observed in the nominal SA simulation compared to experimental data due to resolving a fully turbulent boundary layer.
The f ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
