MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017360254
■00520260202105328
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263325022
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32307922
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech78687
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a629.13
■1001  ▼aGahlot,  Aishwerya  Singh.
■24510▼aPhysics-Based  Models  for  Rotor  Aerodynamics  under  Adverse  Weather
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a280  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Sankar,  Lakshmi  N.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2025.
■520    ▼aAs  the  demand  for  next-generation  air  mobility  systems  grows  across  both  civilian  and  military  domains,  their  reliable  operation  under  a  range  of  environmental  conditions  becomes  essential.  Vertical  lift  systems,  including  multirotors,  eVTOLs,  and  other  compact  rotorcrafts  (drones),  offer  unique  operational  flexibility  due  to  their  ability  to  take  off  and  land  vertically,  hover,  and  perform  various  tasks.  However,  these  systems  are  particularly  vulnerable  to  adverse  weather  conditions  such  as  rain  and  icing,  where  even  minimal  accumulation  of  water  or  ice  on  lifting  and  non-lifting  surfaces  can  lead  to  significant  aerodynamic  performance  degradation.This  dissertation  develops  and  benchmarks  integrated  high-fidelity  and  low-fidelity  computational  frameworks  to  analyze  aerodynamic  degradation  caused  by  rain  and  ice  accretion  on  rotor  systems.  The  emphasis  is  on  delivering  robust,  physics-informed  predictive  tools  that  support  early-stage  design,  performance  evaluation,  and  operational  planning  for  modern  rotorcraft.To  address  existing  modeling  gaps,  a  modular  modeling  framework  for  highfidelity  and  computationally  efficient  low-fidelity  methods,  is  developed  to  assess  the  impact  of  rain  and  icing  on  various  rotor  configurations.  The  investigation  begins  with  rain  effects,  enhancing  2-D  and  3-D  unsteady  viscous  flow  analyses  with  a  tightly  coupled  water  droplet  transport  model  to  simulate  droplet  collection  and  interaction  with  the  airflow  over  rotors.  This  coupled  solver  is  applied  to  multiple  rotor  configurations:  including  a  single  main  rotor  (S-76),  coaxial  (Harrington  rotor-1),  tandem  (Sweet),  and  a  notional  quadrotor,  under  hover  and  forward  flight  conditions.  The  model  accounts  for  the  drag  force  imposed  by  the  airstream  on  water  droplets  and  the  subsequent  reaction  forces  exerted  by  the  droplets  on  the  airflow.  This  approach  is  found  to  be  better  suited  for  assessing  adverse  effects  of  rain  and  icing  conditions  on  multirotor  configurations  with  nonlinear  wake  interactions,  eliminating  the  needs  for  airfoil  drag  polars,  tip  loss  models,  and  empirical  compressibility  corrections.For  icing  scenarios,  both  high-  and  low-fidelity  approaches  are  employed  to  simulate  ice  accretion  and  assess  performance  degradation.  Case  studies  include  a  twobladed  teetering  tail  rotor,  an  81%  scaled  version  of  the  Bell  APT70  drone  rotor  tested  at  Universite  du  Quebec  a  Montreal  (UQAM),  and  a  NASA  eVTOL  propeller  configuration.  Results  from  the  low-fidelity  blade  element  momentum  theory  (BEMT)  approach  are  benchmarked  against  high-fidelity  Navier-Stokes  simulations  and  validated  using  experimental  data  from  NASA  and  UQAM.  Simulations  show  good  agreement  for  rime  ice  accretion,  while  discrepancies  for  glaze  ice  highlight  the  limitations  of  existing  roughness  and  transition  models.  Sensitivity  analyses  confirm  that  environmental  variables,  such  as  droplet  size,  liquid  water  content,  and  temperature,  play  a  dominant  role  in  shaping  ice  morphology  and  aerodynamic  penalties.This  work  advances  physics-based  modeling  capabilities  for  predicting  the  effects  of  adverse  weather  on  vertical  lift  air  mobility  systems.  The  resulting  tools  and  insights  support  the  design  and  certification  of  next-generation  rotorcraft  capable  of  safe  and  resilient  operation  in  all-weather  environments.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aAeronautics
■650  4▼aFluid  dynamics
■650  4▼aAltitude
■650  4▼aWater
■650  4▼aFines  &  penalties
■650  4▼aAviation
■650  4▼aUnmanned  aerial  vehicles
■650  4▼aPressure  distribution
■650  4▼aAircraft
■650  4▼aHeat  transfer
■650  4▼aPhysics
■650  4▼aAerodynamics
■650  4▼aDesign
■650  4▼aDrones
■650  4▼aSurveillance
■650  4▼aReynolds  number
■650  4▼aWind  shear
■650  4▼aRain
■650  4▼aClouds
■650  4▼aShear  stress
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aAtmospheric  sciences
■650  4▼aFluid  mechanics
■650  4▼aMeteorology
■650  4▼aRobotics
■650  4▼aThermodynamics
■690    ▼a0389
■690    ▼a0605
■690    ▼a0538
■690    ▼a0725
■690    ▼a0204
■690    ▼a0557
■690    ▼a0771
■690    ▼a0348
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05A.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360254▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서