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Enregistrement W2027730769 · doi:10.2514/1.c000256

Airfoil Optimization Using Practical Aerodynamic Design Requirements

2010· article· en· W2027730769 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Aircraft · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAirfoilAerodynamicsMathematical optimizationOperating pointConstraint (computer-aided design)Optimal designComputer scienceRange (aeronautics)Optimization problemDesign methodsLimit (mathematics)Multidisciplinary design optimizationPoint (geometry)Control theory (sociology)MathematicsEngineeringControl (management)Aerospace engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practical aerodynamic design problems must balance the goal of performance optimiza-tion over a range of on-design operating conditions with the need to meet design constraints at various off-design operating conditions. Such design problems can be cast as multipoint optimization problems where the on-design and off-design operating conditions are repre-sented as design points with corresponding objective/constraint functions. Two methods are presented for obtaining optimal airfoil designs that satisfy all design objectives and constraints. The first method uses an unconstrained optimization algorithm where the optimal design is achieved by minimizing a weighted sum of the objective functions at each of the operating conditions. To address the competing design objectives between on-design and off-design operating conditions, an automated procedure is used to efficiently weight the off-design objective functions so as to limit their influence on the overall optimization while satisfying the design constraints. The second method uses the constrained optimiza-tion algorithm SNOPT, which allows the aerodynamic constraints imposed at the off-design operating conditions to be treated explicitly. Both methods are applied to the design of an airfoil for a hypothetical aircraft where the problem is formulated as an 18-point multipoint optimization. I.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,494

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 savante0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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