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Enregistrement W2217865710 · doi:10.2514/1.c033252

Design Segmented Stiff Skin for a Morphing Wing

2015· article· en· W2217865710 sur OpenAlexaff
Xijuan Guo, Qiang Zhao, Fengfeng Xi

Notice bibliographique

RevueJournal of Aircraft · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphingWingAirfoilWingspanChord (peer-to-peer)SegmentationComputer scienceWing configurationWing twistAngle of attackStructural engineeringAerodynamicsArtificial intelligenceEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A morphing aircraft adapts to different missions by changing the shape of its wing. With the wingspan change or chord length change, the wing skin will change, which requires the design of the variable wing covering to meet the morphing wing. The core of the variable stiff wing-covering design is splitting the wing surface. By solving the problem, the sliding morphing of the stiff skin is achieved. According to the characteristics of the wing surface, this paper gives two stiff wing-covering segmentation algorithms. First, based on the change of airfoil curve that happened before and after the chord length change, the horizontal noninterference segmentation and morphed method of rigid wing skin is proposed. The airfoil curve is divided into pieces, and the definition of the curve similarity evaluation criterion (that is, ) is presented. The horizontal rigid-surface morphing is achieved, depending on the noninterference folding morphing and the airfoil curve length difference. Second, according to the feature of the column side caused by stretching or shortening of the column, a vertical segmentation method (named “petalized”) of the stiff wing covering for the wingspan change is proposed. By means of the segmentation results of the original column side split through the hierarchical structure and the modular concept, the vertical rigid morphing is achieved. In the last step, two experiments validate the horizontal and vertical algorithms of segmentation and morphing, and they make an analysis of the algorithm complexity.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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