Scaling of Lift Degradation Due to Antiicing Fluids
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, North American civil airworthiness authorities have conducted research to develop the allowance times for aircraft operations in ice-pellet precipitation. These allowance times are critical to ensure the safety and efficient operation of commercial and cargo flights. Wind-tunnel testing with uncontaminated antiicing fluids and fluids contaminated with simulated ice pellets has been carried out to better understand the flowoff characteristics and resulting aerodynamic effects. The percent lift loss was determined at an 8 deg angle of attack and used as one of the evaluation criteria in determining the allowance times. This paper describes how the lift loss was related to the loss in the maximum lift of a Boeing 737-200ADV airplane through the aerodynamic acceptance test performed for fluids qualification. A loss in the maximum lift coefficient of 5.24% on the B737-200ADV airplane (which was adopted as the threshold in the aerodynamic acceptance test) corresponds to a lift loss of 7.3% on the test model at an 8 deg angle of attack. A statistical analysis was performed to account for data scatter in the correlation and indicated that the upper limit of lift loss on the test model was 9.2%. Therefore, for cases resulting in lift loss from 7.3 to 9.2%, extra scrutiny of the visual observations is required for evaluating fluid performance with contamination and establishing appropriate allowance times.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».