Friction drag reduction based on a proportional-derivative control scheme

阻力 物理 还原(数学) 机械 边界层 等离子体驱动器 流量控制(数据) 湍流 控制理论(社会学) 控制器(灌溉) 介质阻挡放电 光学 电压 几何学 控制(管理) 电信 生物 经济 量子力学 管理 计算机科学 数学 农学
作者
C. W. Wong,Xiaoqi Cheng,Dewei Fan,Wenfeng Li,Yu Zhou
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:33 (7) 被引量:6
标识
DOI:10.1063/5.0056169
摘要

Dielectric barrier discharge plasma actuators (DBD-PAs) are deployed experimentally for the first time in a feed-forward proportional-derivative (PD) control system, where the fluctuating wall-pressure Pw is demonstrated to be an effective feed-forward signal, to manipulate a turbulent boundary layer for drag reduction. A floating-element force balance with an area of 50 mm (streamwise length) × 200 mm (spanwise length) is deployed to capture the spatially averaged drag variation behind the DBD-PAs. The DBD-PAs generate streamwise vortices, whose occurrence synchronizes with the output signal of the controller with a predominant frequency of 40 Hz under the optimally tuned PD control. The control system proves to be effective, achieving a spatially averaged drag reduction by 16%, and efficient, cutting down its energy consumption by 30% at a negligibly small expense of drag reduction compared with the open-loop control. It has been found that the optimally tuned PD control aptly increases the voltage applied to the DBD-PAs upon detecting large Pw fluctuations or coherent structures, accounting for the savings in input power, Pinput. The experimental data have been carefully analyzed, which cast light upon the underlying physical mechanism behind the drag reduction. The reason behind the efficient control is also clearly elaborated.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
loeyyu完成签到,获得积分10
刚刚
Zhusy发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
自觉的向日葵完成签到,获得积分10
2秒前
chaos关注了科研通微信公众号
3秒前
称心寒松发布了新的文献求助10
6秒前
Emilia发布了新的文献求助10
7秒前
wangly完成签到,获得积分10
8秒前
呼延夜玉发布了新的文献求助10
8秒前
小王完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
10秒前
哔哔鱼发布了新的文献求助10
14秒前
支雨泽发布了新的文献求助10
15秒前
科研通AI5应助Zhusy采纳,获得10
16秒前
xiaomei发布了新的文献求助10
16秒前
英俊的铭应助雁回采纳,获得10
17秒前
17秒前
科研通AI2S应助Son4904采纳,获得10
17秒前
v杨v完成签到 ,获得积分10
19秒前
科研通AI5应助哈哈采纳,获得10
21秒前
22秒前
22秒前
totoo2021完成签到,获得积分10
24秒前
怕高的土完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
25秒前
25秒前
天天快乐应助开心饼干采纳,获得10
25秒前
26秒前
27秒前
呼延夜玉完成签到 ,获得积分10
27秒前
happysurplus发布了新的文献求助10
30秒前
Son4904发布了新的文献求助10
31秒前
32秒前
bairunhua发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
美丽的又菡完成签到,获得积分10
34秒前
科研通AI5应助支雨泽采纳,获得10
36秒前
Lanyiyang发布了新的文献求助10
37秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3741422
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3284072
关于积分的说明 10038118
捐赠科研通 3000880
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1646811
邀请新用户注册赠送积分活动 783919
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 750478