OPTIMAL GEOMETRICAL DESIGN OF AIRCRAFT USING GENETIC ALGORITHMS
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
With the advent of computers and search and optimization tools such as the genetic algorithm, the ability to manipulate numerous aircraft design parameters in a reasonable amount of time is feasible. From this angle, the lengthy time and effort spent creating and integrating aerodynamics codes, sizing routines, and performance modules, can be mitigated by the use of a genetic algorithm. Consequently, a genetic algorithm has been created and employed as a cost effective tool to explore possible aircraft geometries in the conceptual design process of the aircraft. A program has been developed to address most aspects of aircraft design such as aircraft sizing and configuration, performance, and propulsion, to name a few. These codes have been integrated into a genetic algorithm, which performs the task of searching and optimizing. The adaptive penalty method has been employed to handle all constraints imposed on the design. In addition, adjustments for varying degrees of selection and crossover intensities and types have been studied. A design study has also been carried out to compare an existing aircraft shape with the genetic algorithm optimized aircraft shape and configuration. Results indicate that the genetic algorithm is a powerful multi-disciplinary optimization and search tool, capable of simultaneously managing and varying numerous aircraft design parameters. Moreover, the genetic algorithm is capable of finding aircraft geometries and configurations that are both efficient and cost effective.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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