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Enregistrement W2900796728 · doi:10.1108/aeat-06-2017-0149

Application of virtual flight test framework with derivative design optimization

2018· article· en· W2900796728 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAircraft Engineering and Aerospace Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlight testCruisePayload (computing)SimulationMultidisciplinary design optimizationEngineeringProcess (computing)Flight simulatorComputer scienceAerospace engineeringMultidisciplinary approach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is a development of a virtual flight test framework with derivative design optimization. Aircraft manufactures and engineers have been putting significant effort into the design process to lower the cost of development and time to a minimum. In terms of flight tests and aircraft certification, implementing simulation and virtual test techniques may be a sufficient method in achieving these goals. In addition to simulation and virtual test, a derivative design can be implemented to satisfy different market demands and technical changes while reducing development cost and time. Design/methodology/approach In this paper, a derivative design optimization was applied to Expedition 350, a small piston engine powered aircraft developed by Found Aircraft in Canada. A derivative that changes the manned aircraft to an Unmanned Aerial Vehicle for payload delivery was considered. An optimum configuration was obtained while enhancing the endurance of the UAV. The multidisciplinary design optimization module of the framework represents the optimized configuration and additional parameters for the simulator. These values were implemented in the simulator and generated the aircraft model for simulation. Two aircraft models were generated for the flight test. Findings The optimization process delivered the UAV derivative of Expedition E350, and it had increased endurance up to 21.7 hours. The original and optimized models were implemented into virtual flight test. The cruise performance exhibited less than 10 per cent error on cruise performance between the original model and Pilots Operating Handbook (POH). The dynamic stability of original and optimized models was tested by checking Phugoid, short period, Dutch roll and spiral roll modes. Both models exhibited stable dynamic stability characteristics. Practical implications The original Expedition 350 was generated to verify the accuracy of the simulation data by comparing its result with actual flight test data. The optimized model was generated to evaluate the optimization results. Ultimately, the virtual flight test framework with an aircraft derivative design was proposed in this research. The additional module for derivative design optimization was developed and its results were implemented to commercial off-the-shelf simulators. Originality/value This paper proposed the application of UAV derivative design optimization for the virtual flight test framework. The methodology included the optimization of UAV derivative utilizing MDO and virtual flight testing of an optimized result with a flight simulator.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,178 · 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