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Enregistrement W3146605210 · doi:10.22215/etd/2015-10913

Development of a Simulation and Optimization Framework for Improved Aerodynamic Performance of R/C Helicopter Rotor Blades

2015· dissertation· en· W3146605210 sur OpenAlexaff
Jonathan Wiebe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilAerodynamicsBlade element theoryBlade element momentum theoryHelicopter rotorAeroelasticityRotor (electric)Chord (peer-to-peer)MATLABBlade (archaeology)EngineeringAerospace engineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve the performance characteristics of small unmanned rotorcraft systems based on commercially available radio controlled helicopter components the simulation and optimization framework Qoptr was developed.The framework's simulation modules model main rotor performance in hover using blade element momentum theory (BEMT) and in forward flight conditions employing a blade element theory (BET) approach.The forward flight module incorporates empirical induced inflow models and rigid blade motion.Two software packages based on viscous-inviscid interaction methods were evaluated on their ability to generate the low Reynolds number 2D aerodynamic airfoil performance coefficients required by the simulation modules at conditions applicable to large radio controlled helicopters.The Qoptr hover module was integrated into an optimization scheme using an algorithm from the MATLAB Optimization Toolbox.Starting from a rotor using typical commercial r/c rotor blades the optimization raised the rotor figure of merit from 0.56 to 0.70 by adjusting rotor speed, solidity and the spanwise distributions of blade pitch and chord length.c 0 Mangler and Squire Fourier series coefficient C ar b Arbitrary constant C D Blade element drag coefficient C F x , C F r , C F z Aerodynamic force coefficients in the rotating reference frame C H Rotor drag force coefficient C l , C d , C m 2D airfoil lift, drag and pitching moment coefficients C L Blade element lift coefficient C l max Maximum 2D airfoil lift coefficient C l x Lift stall correction model transition lift coefficient C l α Lift curve slope xii C M x Rotor rolling moment coefficient C M y Rotor pitching moment coefficient c n Mangler and Squire Fourier series coefficient C p Pressure coefficient at airfoil surface C P Total power coefficient C P i Induced power coefficient C p inc Incompressible pressure coefficient C P o Profile power coefficient C Q Rotor torque coefficient C T Thrust coefficient C Y Rotor side force coefficient C ζ Lead-lag damping coefficient cam / c Relative airfoil camber CFD Computational fluid dynamics COTS Commercial off the shelf Ω Rotor rotational speed ω C F z Under-relaxation factor (hover module) ω k Excitation frequency xviii

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,266 · 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
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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