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Enregistrement W2057856779 · doi:10.13034/cysj-2014-013

Aerodynamics Simulation for Two Types of Airplane Wings

2014· article· en· W2057856779 sur OpenAlexaffvenue
Hangzuo Xiang, Jackie Ke

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensEarl Haig Secondary School
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirplaneAerodynamicsAeronauticsWingAerospace engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To increase the efficiency of aircraft develop­ment, a simulation has been planned-out to test wing-shape in a virtual environment. The simu­lation tests the efficiency of swept wings, which are angled towards the tail of an airplane, or the efficiency of forward swept wings, angled to­wards the nose of the airplane. The simulation involves parameters to mimic real-world effects on virtual aircraft designs. Such simulations have been used by Boeing to replace the wind tunnel, saving time, money, and lives. In the future, such simulations may eliminate the hindrances of test­ing what wing types belong on what aircraft. Pour augmenter l'efficacité du développe­ment de l'aéronef, une simulation a été conçue pour tester les configurations d'aile dans un envi­ronnement virtuel. La simulation teste l'efficacité des ailes en flèche, qui sont inclinées vers la queue d'un avion, ou de l'efficacité des ailes en flèche vers l'avant, inclinée vers le nez de l'avion. La simulation imite les effets du monde réel sur un avion virtuel en utilisant plusieurs paramètres. Ces simulations ont été utilisées par Boeing pour remplacer la soufflerie, économisant du temps, de l'argent, et des vies. Dans l'avenir, ces simu­lations peuvent éliminer les obstacles de tester quels types d'ailes appartiennent à quel avion.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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