International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.157-166
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2016
Aerodynamic loads for a horizontal axis wind turbine of the National Renewable Energy Laboratory (NREL) Phase VI rotor in yawed condition were predicted by using the blade element momentum theorem. The classical blade element momentum theorem was complemented by several aerodynamic corrections and models including the Pitt and Peters' yaw correction, Buhl's wake correction, Prandtl's tip loss model, Du and Selig's three-dimensional (3-D) stall delay model, etc. Changes of the aerodynamic loads according to the azimuth angle acting on the span-wise location of the NREL Phase VI blade were compared with the experimental data with various yaw angles and inflow speeds. The computational flow chart for the classical blade element momentum theorem was adequately modified to accurately calculate the combined functions of additional corrections and models stated above. A successive under-relaxation technique was developed and applied to prevent possible failure during the iteration process. Changes of the angle of attack according to the azimuth angle at the specified radial location of the blade were also obtained. The proposed numerical procedure was verified, and the predicted data of aerodynamic loads for the NREL Phase VI rotor bears an extremely close resemblance to those of the experimental data.
An aerodynamic design tool was developed for small wind turbine blades based on the blade element momentum theory. The lift and drag coefficients of blades that are needed for aerodynamic blade design were obtained in real time from the Xfoil program developed at University of Illinois. While running, the developed tool automatically accesses the Xfoil program, runs it with proper aerodynamic and airfoil properties, and finally obtains lift and drag coefficients. The obtained aerodynamic coefficients are then used to find out optimal twist angles and chord lengths of the airfoils. The developed tool was used to design a wind turbine blade using low Reynolds number airfoils, SG6040 and SG6043 to have its maximum power coefficient at a specified tip speed ratio. The performance of the blade was verified by a commercial code well known for its prediction accuracies.
고속으로 비행하는 물체는 공력가열에 의해 온도가 상승한다. KSLV-I 비행 중 공력가열 조건을 예측하는 방법으로 MINIVER를 이용하는 방법과 전산유동해석(CFD)기법을 이용하는 방법이 있다. MINIVER는 경험적 기법을 이용하여 대류열전달계수 및 회복온도를 산출하며, CFD 기법은 실제 유동장을 해석하여 발사체 표면에서의 공력가열조건을 산출한다. 본 연구에서는 CFD 기법을 이용하여 얻은 공력가열조건을 PLF 구조물 외부 표면에 적용하여 PLF 내부 온도장을 해석하고 그 결과를 KSLV-I 1차 비행시험 결과와 비교하였다.
Cristoforo Demartino;Zhen Sun;Giulia Matteoni;Christos T. Georgakis
Wind and Structures
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제37권1호
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pp.57-78
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2023
In this study, a generalized three-degree-of-freedom (3-DoF) analytical model is formulated to predict linear aerodynamic instabilities of a prism under quasi-steady (QS) conditions. The prism is assumed to possess a generic cross-section exposed to turbulent wind flow. The 3-DoFs encompass two orthogonal horizontal directions and rotation about the prism body axis. Inertial coupling is considered to account for the non-coincidence of the mass center and the rotation center. The aerodynamic force coefficients-drag, lift, and moment-depend on the Reynolds number based on relative flow velocity, angle of attack, and the angle between the wind and the cable. Aerodynamic forces are linearized with respect to the static equilibrium configuration and mean wind velocity. Routh-Hurwitz and Liénard and Chipart criteria are used in the eigenvalue problem, yielding an analytical solution for instabilities in galloping and static divergence types. Additionally, the minimum structural damping and stiffness required to prevent these instabilities are numerically determined. The proposed 3-DoF instability model is subsequently applied to a conductor with ice accretion and a full-scale dry inclined cable. In comparison to existing models, the developed model demonstrates superior prediction accuracy for unstable regions compared with results in wind tunnel tests.
The shape of an airfoil is a critical factor in determining aerodynamic characteristics such as lift and drag. Aerodynamic properties of an airfoil have a decisive impact on the performance of various engineering applications, including airplane wings and wind turbine blades. Therefore, it is essential to analyze the aerodynamic characteristics of airfoils. Various analytical tools such as experiments, computational fluid dynamics, and Xfoil are used to perform these analyses, but each tool has its limitation. In this study, airfoil parameterization, image recognition, and artificial intelligence are combined to overcome these limitations. Image and coordinate data are collected from the UIUC airfoil database. Airfoil parameterization is performed by recognizing images from image data to build a database for deep learning. Trained model can predict the aerodynamic characteristics not only of airfoil images but also of sketches. The mean absolute error of untrained data is 0.0091.
To predict the aerodynamic characteristics of the grid fins from subsonic to supersonic speeds, low fidelity SW as well as CFD SW were applied. VLM(Vortex Lattice Method) and SE(Shock-Expansion) method were used at subsonic and supersonic speed domain respectively for the rapid prediction of low fidelity SW. For 2 configurations of the grid fins, the CFD computations and tests using the trisonic wind tunnel were also performed to compare the results of the grid fins. The results of low fidelity SW, CFD SW and the wind tunnel tests data were agreed well each other. Through further research on the grid fins, the effective parameters of the grid fin configurations according to the speed regime will be investigated.
CFD simulation for Smart-UAV(TR-E2Sl) is performed to analyze its aerodynamic characteristics. Base geometry and several cases, decided by control surfaces being deflected, are simulated. To obtain the better lift characteristics, the elevator should be deflected between 10o and 20o with the incidence angle of the wing 1o.
Thinakaran, K.;Rajasekar, R.;Santhi, K.;Nalini, M.
Advances in Computational Design
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제5권3호
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pp.291-304
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2020
In this paper, we develop models to design the airfoil using Multilayer Feed-forward Artificial Neural Network (MFANN) and Support Vector Regression model (SVR). The aerodynamic coefficients corresponding to series of airfoil are stored in a database along with the airfoil coordinates. A neural network is created with aerodynamic coefficient as input to produce the airfoil coordinates as output. The performance of the models have been evaluated. The results show that the SVR model yields the lowest prediction error.
Noise pollution from a high speed train has been a serious social issue nowadays. Especially when a train speed exceeds 300km/hr, an aerodynamic noise level has been known to be increased based on 4-6th power laws. In this paper, a simple approach to evaluate the sensitivity effect on noise due to the speed change has been examination.
A general program of meanline design and/or performance prediction for centrifugal/mixed-flow compressors is successfully commercialized using various empirical loss models. 4 types of diffusers, 3 types of exit elements, shrouded/unshrouded impellers and real gas option are included in the program capabilities. Total 16 cases of benchmark test results proved its reliability to be effectively utilized in the development processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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