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Enregistrement W2333618208 · doi:10.2514/6.2007-6573

Development and Assessment of CFD Methods for Integrated Simulation of Air Vehicle Stability and Control

2007· article· en· W2333618208 sur OpenAlexaff
James Chung, Bradford Green, Mohagna J. Pandya, Neal T. Frink, J. R. Chambers

Notice bibliographique

RevueAIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference and Exhibit · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensGeneral Dynamics (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Department of Defense
Mots-clésAirframeSystems engineeringSoftwareAir combatComputational fluid dynamicsEngineeringComputer scienceSuiteScalabilityAeronauticsAerospace engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Naval Air Systems Command (NAVAIR), NASA Langley Research Center, AS&M, and GDIT inc. have joined together in a cooperative effort to develop a computational modeling and simulation suite capable of handling air vehicle stability. The funding and computer resources were provided by the DoD High Performance Computing Modernization Office (HPCMO) under the Common High Performance Computing Software Support Initiative (CHSSI). This project is under Collaborative Simulation and Testing (CST) portfolio to provide scalable software for military application to reduce risk in weapons system development and to provide information to senior decision makers throughout the life cycle of the system. This paper summarizes the three year effort to develop a methodology to utilize CFD analysis for an improved test and evaluation process on fixed-wing air vehicle stability and control problems and to demonstrate an integrated analysis capability of airframe-inlet-compressor interaction for a high-performance military jet.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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