Characterization of Aircraft Icing Environments with Supercooled Large Drops for Application to Commercial Aircraft Certification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Observations of aircraft icing environments that included supercooled large drops (SLD) greater than 100 μm in diameter have been analyzed. The observations were collected by instrumented research aircraft from 134 flights during six field programs in three different geographic regions of North America. The research aircraft were specifically instrumented to accurately measure the microphysics characteristics of SLD conditions. In total 2444 SLD icing environments were observed at 3-km resolution. Each observation had an average liquid water content (LWC) > 0.005 g m−3, drops > 100 μm in diameter, ice crystal concentrations <1 L−1, and an average static temperature ≤0°C. SLD conditions were observed approximately 5% of the in-flight time. The SLD observations were segregated into four subsets, which included conditions with maximum drop sizes <500 μm and >500 μm in diameter, each with median drop volume diameters <40 μm and >40 μm. For each SLD subset, the observations were used to develop envelopes of maximum LWC values as a function of horizontal extent and temperature. In addition, characteristic drop size distributions were developed for each SLD subset. The maximum LWC values physically represent either the 99% or 99.9% LWC values, as determined from an extreme value analysis of the data. The analysis is sufficient for simulation of SLD environments with either numerical icing accretion models or wind-tunnel icing simulations. The SLD envelopes are similar in structure and supplemental to existing aircraft icing envelopes, the difference being that the existing envelopes did not explicitly incorporate SLD conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».