Drag Reduction of Light Weight UAV Wing with Deflectable Surface in Low Reynolds Number Flows
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
The most effective approach to drag reduction is to concentrate on the components that make up the largest percentage of the overall drag. Small improvements on large quantities can become in fact remarkable aerodynamic improvements. Our experience shows that the use of light material in constructing human-powered airplanes and unmanned-air-vehicles UAVs has a few side effects on the aerodynamic characteristics of their wings. One important side effect is the unwanted deflection on wing shell. It is because of high flexibility and low solidity of the light material, which covers the wing skeleton. The created curvature has direct impact on the separation phenomenon occurred over the wing in low Reynolds number flows. In this work, we numerically simulate the flow over a UAV wing with and without considering the generated deflection on its shell. It is shown that the curvature on the wing surface between two supporting airfoil frames causes total drag coefficient reduction. Indeed, this drag reduction is automatically achieved without benefiting from additional drag-reduction devices and/or drag-reduction considerations. The current investigation has been conducted on a UAV wing with fxmp-160 airfoil section. This airfoil normally provides high lift coefficient in low Reynolds flows because of having suitable camber. The drag of a wing with this airfoil section can be reduced by the proper usage of low weight material as its wing shell providing that the wing shell deflects between its supporting frames during stretching the shell in manufacturing stage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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.
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 découle