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Enregistrement W2057170916 · doi:10.2514/6.2004-5053

Transonic Free-To-Roll Analysis of the F/A-18E and F-35 Configurations

2004· article· en· W2057170916 sur OpenAlexaff
D. Bruce Owens, Jeff McConnell, Jay Brandon, Robert M. Hall

Notice bibliographique

RevueAIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference and Exhibit · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTransonicComputer scienceAerospace engineeringPhysicsEngineeringAerodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The free-to-roll technique is used as a tool for predicting areas of uncommanded lateral motions. Recently, the NASA/Navy/Air Force Abrupt Wing Stall Program extended the use of this technique to the transonic speed regime. Using this technique, this paper evaluates various wing configurations on the pre-production F/A-18E aircraft and the Joint Strike Fighter (F-35) aircraft. The configurations investigated include leading and trailing edge flap deflections, fences, leading edge flap gap seals, and vortex generators. These tests were conducted in the NASA Langley 16-Foot Transonic Tunnel. The analysis used a modification of a figure-of-merit developed during the Abrupt Wing Stall Program to discern configuration effects. The results showed how the figure-of-merit can be used to schedule wing flap deflections to avoid areas of uncommanded lateral motion. The analysis also used both static and dynamic wind tunnel data to provide insight into the uncommanded lateral behavior. The dynamic data was extracted from the time history data using parameter identification techniques. In general, modifications to the pre-production F/A-18E resulted in shifts in angle-of-attack where uncommanded lateral activity occurred. Sealing the gap between the inboard and outboard leading-edge flaps on the Navy version of the F-35 eliminated uncommanded lateral activity or delayed the activity to a higher angle-of-attack.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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