MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2074655754 · doi:10.2495/op070201

Aerodynamic optimization of a biplane configuration using differential evolution

2007· article· en· W2074655754 sur OpenAlexafffund
R. W. Derksen, A. G. Kraj

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on the built environment · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Multi-Objective Optimization Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAirfoilBiplaneChord (peer-to-peer)Angle of attackAerodynamicsWingComputer scienceLift-to-drag ratioDragLift (data mining)MathematicsAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents our work on designing a biplane configuration that has a minimum drag to lift ratio.This problem is a mixed optimization problem in that both discrete and continuous variables are used.Fourteen parameters were used to fully describe the biplane configuration and calculate performance.Performance calculations were based on Munk's general biplane theory.Each wing required six parameters; airfoil profile type, span, tip and root chord lengths, angle of attack, and sweep angle.Two parameters were used to define the horizontal stagger and vertical gap between the two planes.The airfoil profile types were stored in an indexed database which allowed us to obtain the section's aerodynamic characteristics.Our analysis showed that differential evolution found the optimum solution quickly.The characteristics of the resultant optimum solution will be discussed in detail, along with our observations of how the process needs to be adjusted for optimum performance.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWIT transactions on the built environmentMême sujetAdvanced Multi-Objective Optimization AlgorithmsTravaux en français237 207