Evaluation of energy efficient propulsion technologies for unmanned aerial vehicles
Notice bibliographique
Résumé
The transition to cleaner, more efficient and longer-endurance aircraft is at the forefront of research and development in air vehicles. The focus of this research is to experimentally evaluate hybrid propulsion and energy harvesting systems in unmanned aerial vehicles (UAVs). Hybrid systems offer benefits over conventional gasoline and electric systems including lower environmental impacts, reduced fuel consumption, redundancy, and distributed propulsion. Additional energy efficiency can be achieved by harvesting some of the thermal energy of the exhaust gases. The development and experimental evaluation of a hybrid propulsion UAV was carried out at the University of Victoria Center for Aerospace Research (UVIC-CfAR) in the framework of the Green Aviation Research & Development Network (GARDN) grant. The work involved the development of a framework to evaluate UAV hybrid propulsion efficiency, and to predict the amount of power harvestable from thermoelectric generators (TEGs). The objective was to combine all of the components into a modular test bench that will allow the performance of the parallel hybrid system to be characterized and compared with theoretical results. Several experiments were performed to collect performance data of various components including a triple-TEG system connected to an engine, and system variables were modified to simulate flight profiles.
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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 | 0,001 | 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 ».