New Methodology for Wind Tunnel Calibration Using Neural Networks - EGD Approach
Notice bibliographique
Résumé
One of the hardest tasks involving wind tunnel characterization is to determine the air-flow condition inside the test section. The Log-Tchebycheff method and the Equal Area method allow calculation of local velocities from measured differential pressures on rectangular and circular ducts. However, these two standard methods for air flow measurement are limited by the number of accurate pressure readings by the Pitot tube. In this paper, a new approach is presented for wind tunnel calibrations. This approach is based on a limited number of dynamic pressure measurements and a predictive technique using Neural Network (NN). To optimize the NN, the extended great deluge (EGD) algorithm is used. Wind tunnel testing involves a large number of variables such as wind direction, velocity, rate flow, turbulence characteristics, temperature variation and pressure distribution on airfoils. NN has the advantage that multilayer perceptron neural networks can describe a 3D flow area with a small amount of experimental data, fewer numbers of iterations and less computation time per iteration. The Fluent results are used to train and optimize the proposed NN approach. The validation of this new approach is achieved by experimental tests using the wind tunnel Price-Paidoussis of LARCASE laboratory. This wind tunnel has two test chambers; a first chamber with a section equal to 0.3 × 0.6 meter that provides a speed ranging from 0 to 60 m/s and a second chamber test with a section equal to 0.6 × 0.9 meter that provides a speed from 0 to 30 m/s.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».