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Enregistrement W2017622544 · doi:10.1115/imece2002-32961

Aeroelastic Modeling of Active Twist Rotorblades Using Particle-Wake Aerodynamics and Non-Linear Beam Structural Dynamics

2002· article· en· W2017622544 sur OpenAlexafffund
Daniel Opoku, Fred Nitzsche, Tao Cheng, Carlos E. S. Cesnik

Notice bibliographique

Revue5th International Symposium on Fluid Structure Interaction, Aeroelasticity, and Flow Induced Vibration and Noise · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAeroelasticityAerodynamicsWakeRotor (electric)Helicopter rotorBeam (structure)Aerodynamic forceEngineeringStructural engineeringPhysicsAerospace engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An overview of the initial development of SMARTROTOR — a code for active aeroelastic aeroacoustic analysis of rotorcraft — is presented. SMARTROTOR interfaces a particle-wake panel method code with an active non-linear mixed variational intrinsic beam element code. In addition, a Ffowcs Williams-Hawkings equation-based acoustic component was developed for SMARTROTOR. The theory behind each component is reviewed. The method for aeroelastic coupling of the aerodynamic and structural components is presented. Sample acoustic results are presented for a model scale rotor. Sample aeroelastic results are presented for the NASA/ARMY/MIT Active Twist Rotor in hover. Future plans for SMARTROTOR, including acoustic and vibration studies, are discussed.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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