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Sensitivity analysis of the DLR γ model with regard to initialization and freestream conditions

Geller, Helena Louise (2024) Sensitivity analysis of the DLR γ model with regard to initialization and freestream conditions. Bachelorarbeit, Georg-August-Universität Göttingen.

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Kurzfassung

The investigation of the sensitivity of the DLR γ model with regard to initialization and freestream conditions provides valuable insights into the optimal settings and practices for reliable and accurate transition prediction in boundary layer flows. Aspects such as grid resolution, initial conditions, and farfield boundary conditions significantly influence the predictive accuracy of skin friction and transition location. Best-practices and recommendations are given based on findings for the ERCOFTAC T3A- flat plate case.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/205894/
Dokumentart:Hochschulschrift (Bachelorarbeit)
Zusätzliche Informationen:Date of Submission: 25.06.2024 Supervisor: Helm, Sebastian First Referee: Prof. Dr. rer. nat. Dr. habil. Dillmann, Andreas Second Referee: apl. Prof. Rein, Martin
Titel:Sensitivity analysis of the DLR γ model with regard to initialization and freestream conditions
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Geller, Helena LouiseNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2024
Open Access:Nein
Seitenanzahl:67
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Laminar-turbulent transition prediction, RANS simulation
Institution:Georg-August-Universität Göttingen
Abteilung:Faculty of Physics
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Virtuelles Flugzeug und Validierung
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > CASE, GO
Hinterlegt von: Helm, Sebastian
Hinterlegt am:06 Nov 2024 11:09
Letzte Änderung:06 Nov 2024 11:09

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