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Enregistrement W2566652197 · doi:10.1088/1742-6596/676/1/012020

Infrared signature modelling of a rocket jet plume - comparison with flight measurements

2016· article· en· W2566652197 sur OpenAlexaff
Valérie Rialland, Andrew Guy, Denis Gueyffier, P. Rodriguez Perez, Antoine Roblin, T.L. Smithson

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlumePropellantRocket (weapon)Sounding rocketAerospace engineeringRadianceRadiative transferInfraredJet (fluid)Atmosphere (unit)Solid-fuel rocketRocket propellantPhysicsRemote sensingComputational physicsMeteorologyGeologyOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The infrared signature modelling of rocket plumes is a challenging problem involving rocket geometry, propellant composition, combustion modelling, trajectory calculations, fluid mechanics, atmosphere modelling, calculation of gas and particles radiative properties and of radiative transfer through the atmosphere. This paper presents ONERA simulation tools chained together to achieve infrared signature prediction, and the comparison of the estimated and measured signatures of an in-flight rocket plume. We consider the case of a solid rocket motor with aluminized propellant, the Black Brant sounding rocket. The calculation case reproduces the conditions of an experimental rocket launch, performed at White Sands in 1997, for which we obtained high quality infrared signature data sets from DRDC Valcartier. The jet plume is calculated using an in-house CFD software called CEDRE. The plume infrared signature is then computed on the spectral interval 1900-5000 cm -1 with a step of 5 cm -1 . The models and their hypotheses are presented and discussed. Then the resulting plume properties, radiance and spectra are detailed. Finally, the estimated infrared signature is compared with the spectral imaging measurements. The discrepancies are analyzed and discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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