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Enregistrement W2327572963 · doi:10.2514/6.2014-2311

Effects of Flexible Wings in Hover Flight at Fruit Fly Scale

2014· article· en· W2327572963 sur OpenAlexfundno aff
Madhu Sridhar, Chang-Kwon Kang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichael G. DeGroote Institute for Infectious Disease Research, McMaster University
Mots-clésScale (ratio)Aerospace engineeringComputer scienceOn the flyEnvironmental scienceAeronauticsPhysicsEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fruit flies have flexible wings that deform significantly. To explore the fluid-structure interaction of flexible wings, we use a well-validated Navier-Stokes equation solver, fullycoupled with a structural dynamics solver. A hover flight is considered at a Reynolds number of Re = 100, equivalent to that of fruit flies. The thickness and density of the simulated wing also corresponds to a fruit fly wing. The wing stiffness and motion amplitude are varied to assess their influences on the resulting aerodynamic performance and structural response. Highest lift of 3.3 is obtained at the lowest-amplitude, highest-frequency motion (reduced frequency of 3.0) at the lowest stiffness (frequency ratio of 0.7) wing, although the corresponding power required is also high. Optimal efficiency of 0.6 was achieved for a lower reduced frequency of 0.3 and frequency ratio 0.35. Compared to the previously reported results at water tunnel scale, the aerodynamic characteristics were similar, while the structural response varied significantly. Despite these differences, the time-averaged lift scaled with the shape deformation parameter γ. The resulting flexible wing motion for the most efficient case was closely aligned to the the fruit fly measurements, suggesting that fruit fly flight aims to conserve energy, rather than to generate large forces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,170 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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