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Enregistrement W166197139

Optimization of unsteady aerodynamic forces for aeroservoelastic analysis

2001· article· en· W166197139 sur OpenAlexaboutno aff
Iulian Cotoi, Ruxandra Mihaela Botez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamic forceRealization (probability)AerodynamicsDomain (mathematical analysis)State spaceMathematicsElasticity (physics)Dimension (graph theory)Control theory (sociology)Computer scienceMathematical analysisPhysicsEngineeringAerospace engineeringCombinatorics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimizationofunsteadyaero dynamicforcesforaeroservo elasticanalysisRuxandraMihaela Botez11Iulian Cotoi1AbstractThe standard Minimum State approximation for the unsteady aero dynamic forces is the metho d givingthe lowest dimension of the state-space realization for the study of the linear stability of a exible aircraft.Cases when one or more aero dynamic elements are dicult to t but to o imp ortantto weigh less can o ccur(see [13]).Weovercome this problem by tting each element with a suitable rational Pade approximation.Furthermore,wedevelopapro cedureforobtaining aminimal state-spaceapproximation withtechniquesfrom systemtheory.Keywords:Unsteadyaero dynamic forces,Minimum Stateapproximation, Minimal Realization.1Intro ductionTheaeroservo elasticinteractionsconcernmainlytheteractionbetweenthreemainfollowingdisci-plines:aero dynamics,aero elasticityandservo-controls.Progressinthismultidisciplinaryareahasde-manded optimization of aero dynamic metho ds in their capability to generate s-domain aero dynamics fromk-domain aero dynamics.Aeroservo elasticity establishes the s-domain as a base, which can b e obtained from the k-domain aero-dynamicsbymeansof severalrational approximation metho ds[6, 11, 14],suchas:TheconventionalLeast SquareLS1Ecole de Technologie Sup erieure, 1100 rue Notre-Dame Ouest, Montreal, Queb ec, H3C 1K3.1

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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