MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2493169161 · doi:10.1017/cbo9780511844652.010

Aircraft Weight and Center of Gravity Estimation

2010· book-chapter· en· W2493169161 sur OpenAlexaff
Ajoy Kumar Kundu

Notice bibliographique

RevueAircraft Design · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransport Systems and Technology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCenter of gravityCenter (category theory)EstimationGeodesyAeronauticsAerospace engineeringGeographyEngineeringEconomicsSystems engineeringManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overview An aircraft must ascend to heights by defying gravity and sustain the tiring task of cruise – naturally, it is weight-sensitive. Anyone who has climbed a hill knows about this experience, especially if one has to carry baggage. An inanimate aircraft is no exception; its performance suffers by carrying unnecessary mass (i.e., weight). At the conceptual design stage, aircraft designers have a daunting task of creating a structure not only at a low weight but also at a low cost, without sacrificing safety. Engineers also must be accurate in weight estimation, well ahead of manufacture. This chapter presents a formal method to predict an aircraft and its component mass (i.e., weight), which results in locating the CG during the conceptual design phase. The aircraft inertia estimation is not within the scope of this book. In the past, aircraft weight was expressed in FPS units in pound (lb) weight in the United Kingdom and the United States. With the use of kg as mass in SI, the unit for weight is a Newton , which is calculated as the mass multiplied by gravitational acceleration (9.81 m/s 2 ). This book uses both the FPS and SI systems; this chapter addresses mass in SI and weight in FPS, sometimes interchangeably. Material strength contributes to structural integrity. As stated previously, aircraft conceptual designers must have broad-based knowledge in all aspects of technology; in this case, they must have a sound knowledge in material properties (e.g., strength-to-weight and strength-to-cost ratios).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,008

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,176 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAircraft DesignMême sujetTransport Systems and TechnologyTravaux en français237 207