Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 134076 - 134076
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 134076 - 134076
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Sustainable Energy Technologies and Assessments, Год журнала: 2025, Номер 76, С. 104304 - 104304
Опубликована: Апрель 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Physics of Fluids, Год журнала: 2025, Номер 37(4)
Опубликована: Апрель 1, 2025
Dynamic stall often causes unsteady loads and negatively affects the aerodynamic performance of aircraft. Thus, accurate modeling dynamic stalls is crucial for aircraft design. With development machine learning, existing data-driven models always rely on extensive, costly training data but lack physical knowledge, which limits their generalizability interpretability. Therefore, this study proposes a data-knowledge-driven procedure. First, by exploring damping evolution moment coefficient, three distinct patterns are identified. A transitional state, significantly differs from both deep light stall, proposed to assist neural network modeling. Subsequently, with P-based degree classification force component developed, integrates Leishman–Beddoes model. This model provides unified approach predict aerodynamics across different degrees stall. Compared purely network, incorporating expert knowledge improved generalization accuracy 50%. Moreover, insights reduce reliance high-precision network.
Язык: Английский
Процитировано
0Energy, Год журнала: 2025, Номер 324, С. 135987 - 135987
Опубликована: Апрель 23, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Applied Thermal Engineering, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 126707 - 126707
Опубликована: Май 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
0Aerospace Science and Technology, Год журнала: 2024, Номер 155, С. 109604 - 109604
Опубликована: Сен. 20, 2024
Язык: Английский
Процитировано
2Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 134076 - 134076
Опубликована: Дек. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
2