Ice Detection Systems: A Historical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Ice protection systems were installed on DC-3s, B-29s and other aircraft during World War II. Initially ice detection was not considered a requirement for aircraft safety. One of the earliest ice detectors installed on a production aircraft (C-130) was pneumatic. Subsequently many other technologies have been applied to detect the presence of meteorological icing. Ice detectors employing visible light, infrared light, alpha radiation, natural resonance frequency, capacitance, speed of sound, heat of fusion, and microwaves have all been developed over the years. This paper will review the different ice detection technologies and explore some of the similarities, differences, benefits and drawbacks for the purposes of performing their intended function. One of the drivers for developing new ice detection technology has been aircraft icing accidents and incidents. For example, a number of MD-80 accidents caused by engine flame-outs during take-off have prompted development of surface-based ice detection solutions that could detect ice accretion on wing surfaces prior to take-off. Other accidents such as the Comair CRJ crash in Fredericton, New Brunswick, Canada and the American Eagle ATR-42/72 crash in Roselawn, Indiana have spurred research into different ice detection technologies related to the Ludlam Limit and Supercooled Large Droplets (SLD) respectively. This paper will review various aircraft accidents and incidents that have had an impact on ice detection technology. While no Federal Aviation Regulations (FARs) exist today which deal specifically with ice detection systems, there has been some industry guidance material published which provides information on the design of ice detection systems. Due to the increased industry awareness of aircraft icing issues, a number of industry committees such as EUROCAE and IPHWG have been established to develop new guidance material and proposed regulation changes related to ice detection systems. The release of the ED-103/104 Minimum Operational Performance Specifications and other guidance material such as the recent updates to AC 20 73 published by the FAA have had an impact on the development and certification of ice detection systems. This paper will review the regulation changes that impact ice detection system design and certification, including a discussion regarding the ability of ice detection technologies to meet these requirements and to be certified as a Primary system.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».