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Enregistrement W2097081826 · doi:10.1260/147547204323022248

Airframe Noise Study of a Bombardier CRJ-700 Aircraft Model in the NASA Ames 7-by 10-Foot Wind Tunnel

2004· article· en· W2097081826 sur OpenAlexaff
Paul T. Soderman, F. Kafyeke, Josée Boudreau, Nathan Burnside, Stephen Jaeger, Reuben Chandrasekharan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Aeroacoustics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind tunnelAirframeLanding gearTakeoffAerodynamicsScale modelAcousticsNoise (video)Aircraft noiseAeroacousticsAerospace engineeringFuselageMach numberAirplaneMarine engineeringFull scaleCeiling (cloud)Computer scienceStructural engineeringEngineeringPhysicsSound pressureNoise reduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An acoustic and aerodynamic experimental study was conducted of a 7%-scale unpowered Bombardier CRJ-700 aircraft model in the NASA Ames 7- by 10-Foot Wind Tunnel for the purpose of identifying and attenuating airframe noise sources. Simulated landing, takeoff and approach configurations were evaluated at Mach 0.22 and 0.26. With a phased-microphone array mounted in the ceiling over the inverted model, various noise sources in the high-lift system, landing gear, fins, and other miscellaneous components were located and compared for sound level and frequency at one flyover location. Numerous model modifications and noise-alleviation devices were evaluated. Simultaneous with acoustic measurements, aerodynamic forces were recorded to document aircraft conditions and any performance changes caused by the geometric modifications. Such performance changes were small and are not reported here. Ten airframe noise sources were identified that might be important to approach and landing noise of the full-scale aircraft The top five noise sources were: a) slat gap, b) main gear, c) flap tips at wing crank, d) flap inboard gap, and e) slat inboard tip. Relative strengths of these sources were documented along with their dependence on aircraft configuration and operating condition. Although the data were scaled to full-scale frequencies, no extrapolation to full-scale flyover was attempted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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