‘Smart spring’ identification for hovering rotor aeroelastic-stability augmentation
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».