Développement d'un ensemble d'ailes à éléments multiples pour la Formule électrique de l'Université Laval
Notice bibliographique
Résumé
Le présent document détaille le travail ayant été réalisé pour la conception de l’ensemble d’ailes à éléments multiples de la première édition du véhicule électrique de la FormUL (anciennement la Formule SAE) de l’Université Laval en 2015. Ce projet étudiant vise à concevoir un véhicule de course monoplace 100% électrique afin de participer aux compétitions internationales de Formula Student en Europe. L’objectif global de cette maîtrise est donc de maximiser le pointage de l’équipe aux compétitions via l’amélioration des performances aérodynamiques du véhicule. À cette fin, un premier travail de modélisation permettant de quantifier la sensibilité du pointage aux paramètres aérodynamiques a été effectué, ce qui a permis d’établir une cible claire pour l’ensemble de la conception des ailes. Par la suite, les bases nécessaires à une optimisation numérique des ailes ont été établies. Une évaluation des différentes méthodes de paramétrisation d’aile a été réalisée, permettant le développement d’une solution propre à ce travail admettant un nombre minimal de variable. Étant donné le coût de calcul important associé aux simulations de dynamique des fluides numérique (CFD) 3D, il a été décidé qu’une approche à deux niveaux faisant usage, dans un premier temps, de simulations 2D moins coûteuses serait privilégiée. L’algorithme génétique de Matlab est utilisé afin d’effectuer l’optimisation 2D des profils d’aile. Étant donné les faibles performances, l’algorithme commercial SHERPA fut utilisé dans un 2e temps. Suite à l’obtention de résultats prometteurs, la campagne d’optimisation 3D a été lancée à l’aide du superordinateur de Calcul Canada, Colosse, installé à l’université Laval. Au retour des compétitions européennes de l’été 2015, des essais expérimentaux sur piste ont permis de récolter des données avec et sans l’installation des ailes sur le véhicule. Ces résultats démontrent une nette amélioration des performances aérodynamiques du véhicule, se traduisant par une augmentation non-négligeable du pointage total de l’équipe.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».