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Enregistrement W3052774193 · doi:10.2514/6.2020-3521

Book-keeping Investigations for BLI Aircraft

2020· article· en· W3052774193 sur OpenAlexaff
Ye-Bonne Maldonado, Panagiotis Giannakakis, Benoit Rodriguez, Nicolas Tantot

Notice bibliographique

RevueAIAA Propulsion and Energy 2020 Forum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropulsorAirframeAerodynamicsFuselageContext (archaeology)Computational fluid dynamicsAerospace engineeringEngineeringCoupling (piping)PropulsionBoundary layerComputer scienceMechanical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the high coupling between airframe and engine aerodynamics, new metrics are required to analyse and design aircraft configurations with Boundary Layer Ingestion (BLI). The objective of this work is to evaluate different methods of analysing and quantifying the benefits of BLI and to investigate their applicability in a preliminary design phase. In this context, CFD calculations have been carried out for different propulsor operating points on a simple fuselage with an actuator disk on its trailing edge to model the propulsor. A comparison between different book-keeping methods was performed and focused on the physical analysis of the aerodynamic coupling between the propulsor and fuselage. The power balance approach allows an understanding of the phenomena related to boundary layer ingestion and can be used even at a preliminary design stage. Furthermore, it gives better insights and allows the quantification of the interaction effects between the propulsor and the airframe. The comparison between the isentropic expansion method and the rigorous power balance shows that the isentropic expansion approach gives reasonable results when the interaction effects are limited. The accuracy degrades if inappropriate averaging is applied.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,479

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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