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Enregistrement W3130083703 · doi:10.1115/1.4050242

A Computationally Low-Cost Method for Capturing Airframe Flexibility Effects in Landing Dynamic Simulations

2021· article· en· W3130083703 sur OpenAlexafffund
Terrin Stachiw, Fidel Khouli, Robert Langlois, Fred F. Afagh, Joseph Ricciardi

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational and Nonlinear Dynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésAirframeTransfer functionFlexibility (engineering)Frequency responseFinite element methodAccelerationFrequency domainModalComputationFunction (biology)EngineeringComputer scienceControl theory (sociology)Structural engineeringAerospace engineeringMathematicsPhysicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Airframe flexibility effects have typically been captured by modal reduction of the airframe. Although efficient, this model may still be prohibitively expensive for preliminary design studies. This paper employs time- and frequency-domain system identification techniques to form a multi-objective optimization (MOO) problem to identify equivalent transfer functions representing airframe flexibility effects. Pareto-optimal sets are first identified for an equivalent transfer function of a force element between the landing gear (LG) attachment point and the center of gravity (CG) of a 150-passenger regional jet, and a second transfer function from the input LG force to the cockpit acceleration. The reduced models demonstrate the ability to generally capture flexibility effects with reduced computation times. The combination of time-domain and frequency-domain information ensures the positive time-history matches while the model remains physically realizable as it is rooted to frequency response obtained from the finite element model (FEM). It is hypothesized that this physical link allowed the model to be robust to the landing initial conditions.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,421

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,307 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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