Parameter Estimation of a Fluttering Aeroelastic System in the Transitional Reynolds Number Regime
Notice bibliographique
Résumé
We report the parameter estimation results of a self-sustaining aeroelastic oscillator. The system is composed of a rigid wing that is elastically mounted on a rig, which in turn is fixed in a wind tunnel. For certain flow conditions, in particular dictated by the Reynolds number in the transitional regime, the wing extracts energy from the flow leading to a stable limit cycle oscillation. The basic physical mechanism at the origin of the oscillations is laminar boundary layer separation, which leads to negative aerodynamic damping. An empirical model of the aeroelastic system is proposed in the form of a generalized Duffing-van der Pol oscillator, whereby the linear and nonlinear aeroelastic terms are unknowns to be estimated. The model (input) noise process accounting for the amplitude modulation observed from experiments will also be estimated. We apply a Bayesian inference based batch data assimilation method in tackling this strongly nonlinear and non-Gaussian model. In particular, Markov Chain Monte Carlo sampling technique is used to generate samples from the joint distribution of the unknown parameters given noisy measurement data. The extended Kalman filter is utilized to obtain the conditional distribution of the model state given the noisy measurements. The parameter estimates for a third order generalized Duffing-van der Pol oscillator are obtained and marginal and joint probability density functions for the parameters will be presented for both a numerical model and a rigid wing that is elastically mounted on a rig in a wind tunnel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».