MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017360194
■00520260202105320
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798297671645
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32289486
■035    ▼a(MiAaPQ)PennState35441kys5232
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a330
■1001  ▼aSharma,  Kalki.
■24510▼aAnalysis  and  Prediction  of  the  Rigid,  Coaxial  Rotor  System's  Blade-crossover  Interaction  Events
■260    ▼a[Sl]▼bThe  Pennsylvania  State  University▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a289  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Brentner,  Kenneth  S.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  Pennsylvania  State  University,  2025.
■520    ▼aThe  modern  compound  coaxial  helicopter,  such  as  the  Raider  and  Defiant,  has  been  developed  to  overcome  the  speed  limitations  of  the  conventional  single  main  and  tail  rotor  helicopter.  Although  there  are  advantages  to  this  configuration,  the  proximity  of  the  rotors  results  in  aerodynamic  interactions  between  the  rotors  that  cause  impulsive  loading  events,  and  this  results  in  potential  problems  with  vibrations  and  acoustics.  One  of  the  primary  impulsive  loading  event  is  the  blade-crossover  interaction  (BCI).This  work  focuses  on  understanding,  isolating,  and  predicting  BCI  events  in  rigid  coaxial  rotor  systems.  BCI  events  are  significant  aerodynamic  interactions  that  occur  when  the  blades  of  the  upper  and  lower  rotors  cross  each  other,  leading  to  impulsive  loading  and  increased  noise  levels.  The  impact  of  BCI  events  is  demonstrated  through  acoustic  measurements,  with  predictions  computed  using  rotor  performance  data  extracted  from  various  analysis  tools  and  fed  into  acoustic  prediction  software  (PSU-WOPWOP).  It  is  determined  that  mid-fidelity  rotorcraft  analysis  tools  do  not  adequately  account  for  BCI  events,  necessitating  the  use  of  Computational  Fluid  Dynamics  (CFD).  The  interaction  is  also  studied  in  isolation  by  simulating  the  crossing  of  airfoils  using  approaches  of  varying  fidelity,  confirming  that  lower-order  methods  fail  to  capture  the  physics  accounted  for  in  CFD.  To  compute  the  BCI  events  in  milliseconds,  the  data  generated  from  the  CFD  analysis  is  used  to  develop  a  surrogate  model  using  the  Gaussian  Process  Regression  (GPR)  model  approach.  The  BCI  events  are  shown  to  increase  sound  pressure  levels  (SPL)  by  up  to  10  dB,  effectively  doubling  noise  below  the  rotor  system  at  high  speed  forward  flight,  with  the  key  factors  governing  the  interaction  being  the  speed  and  vertical  separation  distance  of  the  rotor  blades  upon  crossover.  The  key  contributions  of  this  work  are:  1)  demonstrated  the  importance  of  BCI  events  in  rotor  acoustics,  showing  that  they  can  add  up  to  10  dB  in  SPL;  2)  isolated  and  quantified  the  impact  of  BCI  events  on  noise,  revealing  noise  directivity  most  dominant  below  and  5°  aft  of  the  shaft  axis  as  well  as  below  and  parallel  to  the  direction  of  the  BCI  events;  3)  compared  models  of  varying  fidelity,  showing  that  lower-fidelity  models  over-predict  BCI  intensity  by  2-3  times  compared  to  CFD;  4)  developed  a  surrogate  model  using  2D  CFD  data  to  predict  BCI  events,  providing  accurate  results  at  significantly  faster  computational  speeds;  5)  showed  that  appending  BCI  events  to  mid-fidelity  results  improves  noise  prediction  accuracy,  bringing  it  closer  to  CFD  results.
■590    ▼aSchool  code:  0176.
■650  4▼aAircraft
■650  4▼aVortices
■650  4▼aAcoustics
■650  4▼aReynolds  number
■650  4▼aGeometry
■650  4▼aRadiation
■650  4▼aAerodynamics
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aFluid  mechanics
■690    ▼a0986
■690    ▼a0538
■690    ▼a0800
■690    ▼a0204
■71020▼aThe  Pennsylvania  State  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-04B.
■790    ▼a0176
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360194▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서