Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to develop a physics-based model for UAV propellers that is capable of predicting all aerodynamic forces and moments in any general forward flight condition such as no flow, pure axial flow and pure side flow etc. Design/methodology/approach – The methodology adopted in this paper is the widely used Blade Element Momentum Theory (BEMT) for propeller model development. The difficulty arising from the variation of induced flow with blade’s angular position is overcome by supplementing the BEMT with the inflow model developed by Pitt and Peters. More so, high angle of attack aerodynamics is embedded in the simulation as it is likely for the blades to stall in general forward flight, for example during extreme aerobatics/maneuvers. Findings – The validity of the model is demonstrated via comparison with experiments as well as with other existing models. It is found that one of the secondary forces is negligible while the other is one order of magnitude less than the primary static thrust, and as such may be neglected depending on the level of accuracy required. On the other hand, both secondary moments must be considered as they are of similar order of magnitude as the primary static torque. Research limitations/implications – The paper does not consider the swirl component of the induced flow under the assumption that it is negligible compared to the axial component. Originality/value – This paper fulfills the identified need of a propeller model for general forward flight conditions, and aims to fill this void in the existing literature pertaining to UAVs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».