Ground Based Simulation of Airplane Upset Recovery Using an Enhanced Aircraft Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Loss-of-control has become the dominating cause of worldwide commercial airplane accidents in recent years. Airplane upset, which could result in loss-of-control, is a situation where the aircraft goes beyond the normal ight envelope. In response to the increasing number of loss-of-control accidents resulting from airplane upsets, various preventative and recovery strategies have been proposed in the industry. One strategy considered is using ground-based ight simulators for upset recovery training. However, for the training to be meaningful, improvements must be made to the ight model aerodynamic database and the motion cues produced at upset conditions. The on-going research at the University of Toronto intends to address both of these areas with the ultimate goal to develop simulator requirements to support meaningful upset recovery training. As the rst step in the research, the aerodynamic database of an existing large transport aircraft model was extended to cover a much larger ight envelope using the wind-tunnel data from NASA Langley Research Center. This enhanced aircraft model was then used to run a set of representative upset recovery maneuvers in the simulator without motion. The time histories recorded from these upset recovery maneuvers will be used to outline areas of improvements required to the simulator motion drive algorithm (MDA) for supporting upset motions. This paper will focus on the development of the aircraft model and the simulator upset recovery experiments.
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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 découle