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Enregistrement W2314447456 · doi:10.2514/6.2014-0905

Aerodynamically Optimal Regional Aircraft Concepts: Conventional and Blended-Wing-Body Designs

2014· article· en· W2314447456 sur OpenAlexaff
Thomas A. Reist, David W. Zingg

Notice bibliographique

Revue52nd Aerospace Sciences Meeting · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWingAeronauticsComputer scienceAerodynamicsAerospace engineeringWingtip deviceAutomotive engineeringEngineeringMarine engineeringSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The blended wing-body represents a potential revolution in efficient aircraft design, yet little work has explored the applicability of this design concept to small aircraft such as those that serve regional routes. We thus explore the optimal aerodynamic shape of both a blended wing-body and conventional tube-and-wing regional aircraft through high-fidelity aerodynamic shape optimization. A Newton-Krylov solver for the Euler and ReynoldsAveraged Navier-Stokes (RANS) equations is coupled with a gradient based optimizer, where gradients are calculated via the discrete adjoint method. Both the conventional and blended wing-body regional jets are optimized for a 500nmi mission at Mach 0.8 with the objective of minimizing drag subject to a trim constraint. Both Euler and RANS-based optimization is performed, with the result of the Euler optimization forming the starting point for the RANS-based optimization. Several optimization problems are considered with variation of sections, twist and planform. Root bending moment is constrained as a surrogate for structural weight in cases with planform variations. The optimized blended wing-body presented here exhibits a lift-to-drag benefit of 30% over a conventional design similar to existing regional aircraft. Changes in planform that result in aerodynamically optimal conventional and blended wing-body designs give a 21% lift-to-drag advantage to the blended wing-body.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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