CFD, Thermal and Stress Analysis for daVinci X-Prize Manned Space Mission: Part 2 (Keynote)
Notice bibliographique
Résumé
In the present article we review engineering and research efforts conducted by a group of volunteers with the help of advanced engineering commercial software (CFD-ACE+, ANSYS, CFD-FASTRAN, Matlab/Simulink, Autodesk Inventor, Maple) in support of the da Vinci Project, the first Canadian competitor in the International X Prize Competition. Full account of these activities was presented at the da Vinci Space Project Technical Conference Program [1]. Announced in 1996 to promote the development and flight of spacecraft for low-cost commercial transport of humans into space, the international X-Prize Foundation is providing a purse of US$10 million to the first competitor who can safely launch and land a manned spacecraft to an altitude of 100 kilometers (the international border of space), twice in a two-week period. The first Canadian entry in this competition, the fully volunteer da Vinci Project (a wholly owned by ORVA Space Corp.) has put years of engineering research, design and developmental testing into the vehicle design, propulsion and flight guidance system. A full-scale flight-engineering prototype of the manned rocket has been constructed. Detailed engineering and fabrication of the full-scaled manned rocket named Wild Fire Mk VI is currently underway. Flight-testing of the manned rocket and X-Prize competition flights are targeted to continue throughout 2004. For R&D efforts on the project, a wide range of engineering software was utilized for CAD, basic engineering calculations, trajectory analysis, dynamics and mission control, supersonic external aerodynamics, and internal heat flow. Part 1 of this lecture appearing in Volume 1 describes space mission, thermal and CFD analyses and CAD integration. This installment describes how ANSYS and LSDYNA software packages were utilized to perform stress analysis of the space capsule and the rocket block.
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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 ».