‘Smart spring’ identification for hovering rotor aeroelastic-stability augmentation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work deals with tailoring of adaptive material included at the roots of hingeless helicopter rotor blades to be used in individual blade control (IBC) strategies. Usually, IBC strategies involving the use of adaptive materials either consider adaptive material embedded in the blade structure for inducing strain deformations, or apply adaptive actuators for controlling segments of the blade (e.g. for moving trailing-edge flaps). Here, the adaptive material is used to provide augmentation of modal damping in a passive control approach, that can be conveniently tuned so as to make it the most suitable for the actual rotor configuration under examination. The presentation of a procedure for tailoring this ‘smart spring’ is the aim of the paper. The aeroelastic blade model considered consists of a cantilever slender beam undergoing flap, lead-lag and torsional motion, coupled with a strip theory approach for the prediction of the aerodynamic loads, based on the very low frequency approximation of the pulsating-free-stream Greenberg’s theory. Starting from this model and applying the Galërkin method, generalised mass, damping and stiffness matrices of the basic blade, as well as the incremental generalised mass, damping and stiffness matrices due to the ‘smart spring’ have been determined, the latter depending on the ‘smart spring’ inertial and elastic characteristics. It will be shown that the application of an optimal control criterion, followed by a low frequency-approximation observer, yields the identification of the most suitable ‘smart spring’ characteristics for augmentation of rotor blade aeroelastic stability. The validity of this procedure will be demonstrated by numerical results concerning the stability analysis of two hovering blade configurations.
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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 | 0,001 | 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.
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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 découle