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Enregistrement W1962274980 · doi:10.1002/fld.4049

A 3D mesh deformation technique for irregular in‐flight ice accretion

2015· article· en· W1962274980 sur OpenAlexaff
Andrew Pendenza, Wagdi G. Habashi, Marco Fossati

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Fluids · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcingMesh generationMorphingGridLift (data mining)Aerospace engineeringComputational fluid dynamicsComputer scienceRobustness (evolution)Polygon meshGeologyStructural engineeringEngineeringGeometryFinite element methodMathematicsGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Aircraft holding around busy airports may be requested to sustain as much as 45 min of icing before landing or being diverted to another airport. In this paper, a three‐dimensional mesh deformation scheme, based on a structural frame analogy, is proposed for the numerical simulation of ice accretion during extended exposure to adverse weather conditions. The goal is to provide an approach that is robust and efficient enough to delay or altogether avoid re‐meshing while preserving (enforcing) nearly orthogonal elements at the highly distorted ice surface. Robustness is achieved by suitably modifying the axial and torsional stiffness components of the frame elements in order to handle large and irregular grid displacements typical of in‐flight icing. Computational efficiency is obtained by applying the mesh displacement to an automatically selected small subset of the entire computational domain. The methodology is validated first in the case of deformations typical of fluid‐structure interaction problems, including wing bending, a helicopter rotor in forward flight, and the twisting of a high‐lift wing configuration. The approach is then assessed for aero‐icing on two swept wings and compared against experimental measurements where available. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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