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Enregistrement W2998696895 · doi:10.2514/6.2020-0335

Full-scale aeroelastic simulations of hovering bat flight

2020· article· en· W2998696895 sur OpenAlexaff
Vaibhav Joshi, Rajeev K. Jaiman, Guojun Li, Kenneth Breuer, Sharon M. Swartz

Notice bibliographique

RevueAIAA Scitech 2020 Forum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAeroelasticityWingFlappingAerodynamicsWing twistLift (data mining)Reynolds numberWing configurationAerospace engineeringVortexChord (peer-to-peer)Swept wingAngle of attackComputer scienceStructural engineeringEngineeringPhysicsMechanicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study the aeroelastic behavior of a hovering bat using a three-dimensional variational fluid-flexible multibody framework. The aeroelastic framework consists of solving the coupled nonlinear interactions of flexible multiple components of the bat wing with the unsteady aerodynamics. To begin, we carry out the mesh convergence and compare the results of the presented formulation with the previous works on a flexible two-dimensional membrane subjected to low Reynolds number flow. We investigate the flapping dynamics of a full-scale bat using wing geometry and physical properties similar to the Pallas' long tongued bat Glossophaga soricina. The aeroelastic flexibility of the wing varies along its span and chord tending to a realistic bat wing, in contrast to the wing with uniform flexibility. We find that the flexible wings generate more unsteady lift compared to the rigid counterpart owing to the high wing-tip velocity due to the elastic deformation of the wings. Furthermore, we examine the time-varying vortex patterns and compare them with the experimental observations. We consider the effect of the anisotropic flexibility of the bone fingers and wing membranes on the aerodynamic lift as well as the vortex patterns generated by the flapping mechanism. Insights gained from the present study will be beneficial to develop novel designs for enhancing the maneuverability and flight agility of next-generation engineered flying vehicles (e.g., drones and micro-air vehicles) at low Reynolds number.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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'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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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