Real-Time Execution of a High Fidelity Aero-Thermodynamic Turbofan Engine Simulation
Notice bibliographique
Résumé
In the past, a typical way of executing simulations in a real-time environment had been to use transfer function models, state-variable models, or reduced-order aero-thermodynamic models. These models are typically not as accurate as the conventional full-fidelity aero-thermodynamic simulations used as a basis for the generation of real-time models. Also, there is a cost associated with the creation and maintenance of these derived real-time models. The ultimate goal is to use the high fidelity aero-thermodynamic simulation as the real-time model. However, execution of the high fidelity aero-thermodynamic simulation in a real-time environment is a challenging objective since accuracy of the simulation cannot be sacrificed to optimize execution speed, yet execution speed still has to be limited by some means to fit into real-time constraint. This paper discusses the methodology used to resolve this challenge, thereby enabling use of a contemporary turbofan engine high fidelity aero-thermodynamic simulation in real-time environments. This publication reflects the work that was initially presented at the ASME Turbo Expo 2011 (Fuksman and Sirica, 2011, “Real-Time Execution of a High Fidelity Aero-Thermodynamic Turbofan Engine Simulation,” ASME Turbo Expo, Jun. 6-10, Vancouver, Canada, Paper No. GT2011-46661).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».