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Enregistrement W2320448628 · doi:10.2514/6.2016-1082

Self-adaptive morphing wing model, smart actuated and controlled by using a multiloop controller based on a laminar flow real time optimizer

2016· article· en· W2320448628 sur OpenAlexafffund
Teodor Lucian Grigorie, Ruxandra Mihaela Botez, Andrei Vladimir Popov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesConsortium de Recherche et d’innovation en Aérospatiale au Québec
Mots-clésMorphingComputer scienceLaminar flowControl theory (sociology)Controller (irrigation)Flow (mathematics)WingControl engineeringEngineeringAerospace engineeringArtificial intelligenceControl (management)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The modeling, the design, the numerical simulation and the experimental testing of the control system for a self-adaptive morphing wing model are here exposed. The study was performed during a multidisciplinary research project, involving industrial partners, a research institute and three academic entities. The developed control system is a multiloop one, being designed, simulated and tested in two major steps, correlated with the validation phases of the aerodynamic gains provided by the morphed wing model in terms of the laminar flow improvement over its upper surface. The two validation phases were suggestively called open loop, respectively closed loop; in the first phase the aerodynamic validation was made just by comparing the experimentally obtained results with the numerical optimization obtained ones, while in the second phase the morphing wing model was left free, to adapt itself based on the information related to the transition point position provided by some pressure sensors installed on its upper surface. The used wing model was a rectangular one, equipped with a composite made flexible upper surface, morphed along of two lines by using some shape memory alloy actuators. For the open loop phase a database with some optimized airfoils was generated and a smart controller based fuzzy logic was designed to control the position of the actuators in real time so that the desired optimized skin corresponding to the desired displacements to be obtained and maintained during the flight tests. The closed loop architecture was realized by using a real-time optimization algorithm, which included the actuators controller as inner loop. The algorithm was developed in order to generate real-time optimized airfoils starting from the information received from the pressure sensors and targeting the morphing wing main goal: the improvement of the laminar flow over the wing upper surface.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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