New control methodology for a morphing wing demonstrator
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A morphing wing can improve the aircraft aerodynamic performance by changing the wing airfoil depending on the flight conditions. In this paper, a new control methodology is presented for a morphing wing demonstrator tested in a subsonic wind tunnel in the open-loop configuration. Actuators integrated inside the wing are used to modify the flexible structure, which is an integral part of the wing. In this project, the actuators are made in-house and controlled with logic control, which is developed within the main frame of this work. The characterization of the flow (laminar or turbulent) over the wing is obtained starting from the pressure signals measured over the flexible part of the wing (upper surface). The signals are acquired by using some pressure sensors (Kulite sensors) incorporated in this flexible part of the wing upper surface. The technique used to collect Kulite pressure data and the post-processing methodology are explained. The recorded pressure data are sometimes subjected to noise, which is filtered before being processed. The standard deviation and power spectrum visualization of the pressure data approaches are used to evaluate the quality of the flow over the wing and estimate the transition point position in the area monitored by the Kulite sensors. In addition, infrared thermography visualization is implemented to observe the transition region over the entire wing upper surface, and to validate the methodology applied to the pressure data in this way. The demonstrator measures 1.5 m chordwise and 1.5 m spanwise. Four miniature actuators fixed on two actuation lines are used to morph the wing. The wing is also equipped with a rigid aileron. The experimental aerodynamic results obtained after post processing validate the numerical prediction for the transition location.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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