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Enregistrement W2495089800 · doi:10.4050/jahs.60.011006

Design and Development of the <i>Atlas</i> Human-Powered Helicopter

2015· article· en· W2495089800 sur OpenAlexfundno aff
Cameron D. Robertson, Todd M. Reichert

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Helicopter Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésAirframeAerodynamicsAerospace engineeringAeronauticsEngineeringRotor (electric)WingAtlas (anatomy)Flight testComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AeroVelo initiated the Atlas Human-Powered Helicopter Project in August 2011 to win the AHS Sikorsky Prize, which despite prior attempts had remained unclaimed for over 30 years. The Sikorsky Prize required a human-powered helicopter to sustain flight for 60 s, momentarily reach a height of 3 m, and maintain position within a 10 m × 10 m area. A configuration study was undertaken using low-fidelity aerodynamic analysis and estimated mass figures. An aerostructural optimization framework was developed for rotor design, including a novel vortex-ring aerodynamic model with included ground effect prediction, finite-element analysis including integrated composite failure analysis, and a detailed weight estimation scheme. The airframe was composed of a wire-braced truss structure, and innovative designs were developed for many of the aircraft's lightweight-focused subsystems. After initial flight testing in August 2012, experimental optimization and performance improvement led to a second testing program beginning in January 2013. Testing in 2013 led to a reduction in required power, improved understanding of structural dynamics, and control strategy. The project culminated with the successful AHS Sikorsky Prize flight on June 13, 2013.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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