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Enregistrement W2335218179 · doi:10.2514/6.2010-9188

Effect of Size and Mission Requirements on the Design Optimization of Non-Planar Aircraft Configurations

2010· article· en· W2335218179 sur OpenAlexaff
Peter Jansen, Ruben E. Perez

Notice bibliographique

Revue13th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis Optimization Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsPlanarAerospace engineeringMultidisciplinary design optimizationComputer scienceEngineering design processMultidisciplinary approachProcess (computing)Design processCoupling (piping)Mechanical engineeringSystems engineeringEngineeringWork in process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant performance improvements can be achieved by aircraft configurations which make use of non–planar lifting surface arrangements to improved aerodynamic efficiency, reduced structural weight, and tailored flight dynamics and control characteristics. Potential improvements come at the price of a larger degree of inter–disciplinary couplings where non–aerodynamic considerations such as structural strength and weight characteristics need to be included in the overall design process. Furthermore, the effect that aircraft size, its mission, and its operational requirements have in these type of configurations need to be assessed. In this paper, we explore the multidisciplinary design and optimization of non–planar configurations, taking into account the coupling between aerodynamics and structures for different aircraft sizes and mission requirements. A very flexible representation of non–planar configurations is allowed and geometric, volumetric, aerodynamic, and structural characteristics are considered. Results show the performace effects and inter– disciplinary trade–offs that size and mission requirements impose on the design of these types of aircraft configurations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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