MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1967601535 · doi:10.4271/2011-38-0073

Aircraft Performance Degradation - the Effects of Inflight Icing upon Lift, Drag and Propulsive Efficiency

2011· article· en· W1967601535 sur OpenAlexaff
Anthony Brown

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesFederal Aviation AdministrationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésDragLift (data mining)Aerospace engineeringEnvironmental scienceLift-to-drag ratioIcingMarine engineeringAeronauticsLift-induced dragDegradation (telecommunications)Automotive engineeringEngineeringMeteorologyComputer sciencePhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Data is presented from a number of flight research aircraft, which have been involved in the research of the effects of inflight icing, in a variety of atmospheric supercooled droplet and mixed-phase icing environmental conditions. The aircraft Types considered cover both Pneumatic and Thermal Ice Protection Systems (IPS). Icing includes supercooled droplet impact icing upon airframe and propeller blades and cold-soaked frost icing. The drag effects of inflight icing, from mixed-phase small and large droplets encountered during the course of SALPEX cloud physics research operations, upon a Fokker F-27 turboprop transport aircraft, have been analyzed. Furthermore, during the course of AIRS 1.5 and AIRS II inflight icing flight research operations, the NRC Convair conducted aerodynamic characterization maneuvers, following and during icing accretion in a wide range of environmental conditions of altitude, air temperature, LWC and droplet spectra. The correlation of the effects of inflight icing accretion on the drag of the NRC Convair, with full droplet spectral parameters, for which the small (FSSP) and large (2D) portions of droplet spectra have been combined, has been analyzed. The changes to profile drag, C<sub>D</sub>o, lift-dependent drag, k, and lift-curve slope, a, were analyzed initially for correlation with Ta, LWC and FSSP MVD. With the airframe IPS ON, ΔC<sub>D</sub></div><div class="htmlview paragraph"> increases did not correlate with SLW exposure. Maximum Δk and Δa degradations correlated with each other, and with air temperature. With airframe IPS OFF, maximum Δa degradations correlated with exposure to SLW, whereas maximum ΔC<sub>D</sub></div><div class="htmlview paragraph"> and Δk correlated with exposure to small droplet conditions. Furthermore, correlation of the aerodynamic parametric effects with LWC and the full-spectra droplet spectral parameters of 50VD (or MVD, when defined as median volumetric diameter), 80VD, 95VD and spectral width, approximated as maximum droplet diameter. When combined with LWC, the parameters of 95VD and maximum droplet diameter provided the better correlation of C<sub>D</sub></div><div class="htmlview paragraph">, k and a icing-induced effects, essentially limiting canyons in the contour cross-plot of effects. The analysis also highlighted the need to include the full droplet size distribution for the determination of the most detrimental icing accretion environmental regimes. The effects of icing upon propulsive efficiency have been directly measured and correlated with atmospheric conditions. Finally, the drag effects of SLD icing upon an aircraft with high lift devices deployed has been analyzed and correlated with atmospheric 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.

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)0,000
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 enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetIcing and De-icing TechnologiesTravaux en français237 207