Drag Reduction of Light Weight UAV Wing with Deflectable Surface in Low Reynolds Number Flows
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».