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Enregistrement W1814704746 · doi:10.4271/2003-01-2092

A History of Ice Protection System Development at Sikorsky Aircraft

2003· article· en· W1814704746 sur OpenAlexfundno aff
Robert J. Flemming

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésDevelopment (topology)Aerospace engineeringComputer scienceAeronauticsSystems engineeringAstrobiologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">Modern rotorcraft must have the capability to operate in all-weather conditions. Sikorsky Aircraft has conducted icing research and ice protection system development for helicopters over the past 58 years and the pace of that work has accelerated during the past two decades. Sikorsky participated in several helicopter icing flight tests, conducted wind tunnel tests of scale models and full-scale components, tested simulated ice shapes, and developed analytical tools for use in the design, certification, and qualification for flight in icing conditions. Engine inlets, airspeed systems, main rotor droop stops, and windshields are generally protected by thermal anti-icing systems. When rotor ice protection is required, rotors are protected with electrothermal deice systems. The UH-60A BLACK HAWK electrothermal rotor ice protection system, developed in the late 1970s, has been installed in 2400 H-60 helicopters and it remains one of the most effective rotor ice protection systems. This paper traces the history of Sikorsky icing tests, presents information on the development of the BLACK HAWK rotor ice protection system, discusses data acquired during model-scale and full-scale airfoil and rotor icing tests, describes methods used to support ice protection system development and qualification/certification, and includes the status of BLACK HAWK Growth Rotor Blade icing qualification and S-92 icing certification.</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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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