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Enregistrement W2890886020 · doi:10.1139/juvs-2017-0029

Measuring low-altitude wind gusts using the unmanned aerial vehicle GustAV

2018· article· en· W2890886020 sur OpenAlexafffundvenue
Alton Yeung, Goetz Bramesfeld, Joon Chung, S. P. Foster

Notice bibliographique

RevueJournal of Unmanned Vehicle Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensBarrie Urology GroupToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMolson FoundationOntario Centres of Excellence
Mots-clésFlight testLow altitudeMeteorologyAltitude (triangle)Environmental scienceAerospace engineeringTurbulenceRemote sensingWind speedMarine engineeringAeronauticsEngineeringPhysicsGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A small unmanned aerial vehicle (SUAV) was developed with the specific objective to explore atmospheric wind gusts at low altitudes below 500 m. These gusts have significant impact on the flight characteristics and performance of SUAVs. The SUAV carried an advanced air-data system that includes a five-hole probe, which was adapted for this specific application. In several flight tests the entire test system was qualified and gust data were recorded. The subsequent experimentally derived gust data were post-processed and compared with turbulence spectra of the MIL-HDBK-1797 von Kármán turbulence model. On the day of the flight test, the experimental results did not fully match the prediction of the von Kármán model. Meanwhile, the wind measuring apparatus were proven to be able to measure gust during flight. Therefore, a broader sampling will be required to generalize the gust measurements and be compared with the existing models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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