Cessna Citation X Engine Model Identification from Flight Tests
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">During aircraft development, mathematical models are elaborated from our knowledge of fundamental physical laws. Those models are used to gain knowledge in order to make decisions in all development stages. Since engine model is one of the most important items in aircraft simulation, the aviation industry has recently developed a high interest on them. With the power capacities development in the last years, numerical simulations have been widely used for predicting engine response. In this paper, a methodology to identify an engine model from flight tests is presented. A Cessna Citation X Level D Flight Simulator designed and manufactured by CAE Inc. was used to sample the engine thrust force data. More than 500 flight tests were made for different flight conditions expressed in Mach numbers (<i>M</i> = 0 to <i>M</i> = 0.9), altitudes (<i>h</i> = 0 ft to <i>h</i> = 50,000 ft) and different throttle positions (idle to maximum). The engine mathematical model was developed from analysis and comparison of several existing engine models in the literature. Two estimation algorithms were created to identify the parameters defining the model. To validate the model, simulations were performed and compared. Results have shown that the obtained model was accurate and could be further used to estimate the engine thrust forces for any flight conditions.</div></div>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle