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Enregistrement W2252685941 · doi:10.1260/1756-8293.7.4.419

Resonant Cantilever Wings for Monolithic MAVs

2015· article· en· W2252685941 sur OpenAlexaff
Matthew D. Minnick, A. D. Goussev, R. N. Kleiman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Micro Air Vehicles · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCantileverFlappingWingPower (physics)Mode (computer interface)Figure of meritAcousticsRangingFabricationNormal modePhysicsAerospace engineeringEngineeringOpticsComputer scienceVibration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present the concept, fabrication, and testing of resonant cantilever wings for monolithic micro aerial vehicles (MAVs). Combining new analytical and computational fluid dynamic work to determine the resonant mode, forces, and power of resonating curved cantilevers, we present a framework to calculate and optimize robot designs for certain figures of merit (i.e., greatest excess power, smallest size, and fastest time for a swarm to search a volume). The optimization results reveal promising designs on scales ranging from fruit flies to dragonflies with the optimal MAV having a maximum continuous travel speed of 2 m/s, 10 mm wing length, and 9 mg total mass. We then fabricate curved cantilever wings to test the theoretical model, which confirm the resonant frequency, resonant mode shape, power dissipated, and net force generated. This work is the first demonstration of asymmetric force from a symmetric flapping cycle and of the feasibility of curved cantilever wings for completely monolithic MAVs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,338

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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