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Enregistrement W2801401867

Développement d'un ensemble d'ailes à éléments multiples pour la Formule électrique de l'Université Laval

2017· article· fr· W2801401867 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,841

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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