Performance Analysis and Parametric Studies of Nose Landing Gear Shimmy Dampers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Self-induced mechanical oscillation of nose landing gears designated as shimmy is a major safety challenge for aircrafts. The rotational-lateral shimmy vibrations can occur during takeoff, taxiing, and landing and needs to be sufficiently controlled to avoid escalation and catastrophic failure of the landing gear system. Existing solutions for shimmy problem are largely passive control strategies known as shimmy dampers. Despite numerous studies on the source of shimmy and its trends, investigations on the design and performance analysis of shimmy dampers are scarce. From a design perspective, it is crucial to quantify the effective stiffness and damping supplied by the shimmy damper to the system in different operation states. Furthermore, the sensitivity of the damper performance to its design parameters needs to be thoroughly investigated in order to optimize the design for a particular aircraft. In this study, core relationships for three shimmy dampers are presented and used to perform sensitivity studies. These dampers are concepts by Boeing, Collins Aerospace (formerly UTAS), and a new one designated as the Symmetric Torque Link Damper (STLD). The influence of design parameters on the dampers’ performance is studied and observed trends are discussed in the light of inherent trade-offs. Subsequently, a nonlinear Multibody Dynamic model of the landing gear is utilized to obtain sample time histories of oscillations for each shimmy damper in order to highlight the performance differences and to demonstrate the influence of design parameters. Directions for designing future shimmy dampers and recommendations for optimizing them are offered.
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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 ».