MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2324968360 · doi:10.2514/6.2008-6081

Three-Dimensional Structural Topology Optimization of an Aircraft Wing Using Level Set Methods

2008· article· en· W2324968360 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revue12th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésTopology optimizationLevel set methodChord (peer-to-peer)WingCantileverTopology (electrical circuits)Level set (data structures)Shape optimizationComputer scienceOptimization problemVoid (composites)Set (abstract data type)Mathematical optimizationStructural engineeringMathematicsFinite element methodEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional structural topology optimization framework is applied to the problem of aircraft wing design. The approach presented is unique in that the working domain of the design problem is given by the full three-dimensional region inside the wing skin, with no assumptions being made with regard to the number, location or orientation of the structural members. The wing is modelled as an elongated cantilever beam with a taper ratio of 0.7 in both chord and thickness. Distributed, pressure-type loading is applied to the top and bottom surfaces. The optimization is performed using a level set method, with advection velocities given by classical shape sensitivity information along the material boundary. We also devise a method for enforcing local stress constraints that accounts for the void regions associated with topology optimization problems and is consistent with the level set approach used.

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.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,268 · 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