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Enregistrement W2982480447 · doi:10.4050/jahs.60.042010

Vehicle Modeling Additions for Off-Axis Improvements in a Real-Time Helicopter Model

2015· article· en· W2982480447 sur OpenAlexaboutno aff
Bruce Haycock, Peter R. Grant

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Helicopter Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsAirfoilHelicopter rotorWakeFlexibility (engineering)Distortion (music)Blade (archaeology)Elasticity (physics)Structural engineeringComputer scienceWake turbulenceRotor (electric)Aerospace engineeringEngineeringSimulationPhysicsMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An ongoing concern with helicopter simulations is that they often have an incorrect off-axis response to cyclic control inputs when compared with the corresponding flight-test data. The more commonly suggested contributing factors for this discrepancy include the influence of dynamic wake distortion, rotor blade elasticity, and unsteady blade airfoil aerodynamics. A rotor model was developed using a Ritz expansion approach with constrained elastic modes to account for the blade elasticity, as it is computationally compact and efficient and therefore suitable for use in a real-time simulation. The effect of including this blade flexibility on the dynamic response, and in particular the on-axis and off-axis response, of the University of Toronto Institute for Aerospace Studies helicopter models is examined. In addition, the combined effects of dynamic wake distortion, unsteady blade section aerodynamics, and blade flexibility on the dynamic response are examined. The various features were successful in altering the off-axis response, with improvements in some areas, while not disrupting the on-axis response. In some conditions, the magnitude of the resulting change due to flexibility was greater than the differences noted due to the addition of dynamic wake distortion or unsteady aerodynamics.

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 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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