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Enregistrement W2126972453 · doi:10.1115/detc2005-85312

Stability, Bifurcation and Jumping Phenomenon in a 2-D Model of Supersonic Lifting Surfaces

2005· article· en· W2126972453 sur OpenAlexaff
Pei Yu, Zhe Chen, Liviu Librescu, Pier Marzocca

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlutterAeroelasticityControl theory (sociology)Center manifoldNonlinear systemAerodynamicsMathematicsBifurcationSupersonic speedLimit (mathematics)Hopf bifurcationStability (learning theory)Boundary (topology)PhysicsMathematical analysisMechanicsComputer scienceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is concerned with the linear/nonlinear aeroelastic control of 2-D supersonic lifting surfaces. Its goal is to provide the feedback control mechanism enabling one to enlarge the flight envelope by increasing the flutter speed, and also to control the character, benign/catastrophic of the flutter instability boundary. Structural and aerodynamic nonlinearities are included in the aeroelastic governing equations, and linear and nonlinear feedback controls in both plunging and pitching are employed in conjunction with proportional velocity feedback controls. The attention of the paper is focused on multiple Hopf bifurcations. In particular, the jumping phenomenon found in our previous work will be further investigated to reveal the physical implications. It is found that such a jumping occurs when the system has multiple families of limit cycles bifurcating from a same set of parameter values with multiple solutions for frequencies. The case investigated in this paper is restricted to zero structure damping. Center manifold reduction and normal form theory are applied to consider the stability of post-flutter solutions and the associated jumping phenomenon. Numerical simulations are presented to show the implications of time delay in the considered controls.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,260

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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