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Enregistrement W2790458573 · doi:10.3390/aerospace5010014

Wake-Model Effects on Induced Drag Prediction of Staggered Boxwings

2018· article· en· W2790458573 sur OpenAlexaff
Julian Schirra, William Bissonnette, Goetz Bramesfeld

Notice bibliographique

RevueAerospace · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWakeDragFreestreamMechanicsDrag coefficientLift-to-drag ratioPhysicsFlow (mathematics)Reynolds numberTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For staggered boxwings the predictions of induced drag that rely on common potential-flow methods can be of limited accuracy. For example, linear, freestream-fixed wake models cannot resolve effects related to wake deflection and roll-up, which can have significant affects on the induced drag projection of these systems. The present work investigates the principle impact of wake modelling on the accuracy of induced drag prediction of boxwings with stagger. The study compares induced drag predictions of a higher-order potential-flow method that uses fixed and relaxed-wake models, and of an Euler-flow method. Positive-staggered systems at positive angles of attack are found to be particularly prone to higher-order wake effects due to vertical contraction of wakes trajectories, which results in smaller effective height-to-span ratios than compared with negative stagger and thus closer interactions between trailing wakes and lifting surfaces. Therefore, when trying to predict induced drag of positive staggered boxwings, only a potential-flow method with a fully relaxed-wake model will provide the high-degree of accuracy that rivals that of an Euler method while being computationally significantly more efficient.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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