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Enregistrement W3172302570 · doi:10.3390/aerospace8060166

Effect of a Circular Slot on Hybrid Airship Aerodynamic Characteristics

2021· article· en· W3172302570 sur OpenAlexaff
S. Mano, RadhaKrishnan Ajay Sriram, G. Vinayagamurthy, S. Nadaraja Pillai, Amjad Ali Pasha, D. Siva Krishna Reddy, Mustafa Mutiur Rahman

Notice bibliographique

RevueAerospace · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsLift coefficientStall (fluid mechanics)Lift (data mining)Angle of attackAerospace engineeringPressure coefficientBase (topology)MechanicsFlow (mathematics)Flow separationStructural engineeringPhysicsEngineeringComputer scienceMathematicsReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This numerical study reports the aerodynamic properties of a hybrid airship. The hybrid airships were designed by combining two semi-ellipsoids with a semi-discoid as the base model. From the base model, three different geometrics were identified to study their aerodynamic characteristics. A circular slot was provided between the pressure side and the suction side of the airship. The objective of this study was to realize the flow behavior, aerodynamic characteristics, and stability properties of such slotted hybrid flying vehicles. Interestingly, the results imply that the lift coefficient increases with an increase in the angle of attack for the slotted configurations; this is because the flow separation is delayed due to the slot opening, which in turn is due to the flow of energies from the high-pressure region to the bottom through the slots. The delayed stall angle was 50 degrees, which was 10% more than that of the base model. Aerodynamic characteristics are discussed based on surface pressure, coefficient of lift, and coefficient of drag for various slotted hybrid airships.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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