Performance Analysis and Visualization of Canard and Fuselage Effects on Flow Patterns around a Straight-Body-Type-Fuselage (SBTF) Fighter Models with Experimental Method in Water Tunnel
Notice bibliographique
Résumé
Performance analysis and visualization of canard and fuselage effects on flow patterns around an SBTF fighter model have been conducted. An SBTF fighter model with an experimental method in a water tunnel would easily reveal visually the vortex dynamics phenomenon that occurred. Testing has been done, with some form of non-canard and canard aircraft in a water tunnel, on vortex dynamics and aerodynamic power on the aircraft model. The stream demonstration used a fluid speed of 0.1 m/s and Reynolds number 6.577x103 on a 1:110 scale model and measured using dye injection method with a print ink type with a mixture ratio of 1:8. The result of the research using GAMA water tunnel showed the aerodynamic force and vortex dynamics phenomenon that happened on the model aircraft. The research on the benefits of the canard is also done by examining the performance and the flow visualization of an SBTF fighter without fuselage, with the symmetrical plane and with the regular fuselage in a water tunnel. The results showed that the use of canard affected the lift, drag, and flow pattern around the wings. The use of canard can enhance the lift of the plane and function to delay the stall by restoring the flow above the wing which should have experienced turbulence back into laminar so that the fighter can maneuver to a higher angle of attack (AoA) without stalling. It is identified that canard and fuselage play significant roles on the design of a fighter. The design choice of the fuselage and the employment of canard are fundamental to support the ability of maneuver and agility of the fighter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».