Gull-inspired joint-driven wing morphing allows adaptive longitudinal flight control
Notice bibliographique
Résumé
Birds dynamically adapt to disparate flight behaviours and unpredictable environments by actively manipulating their skeletal joints to change their wing shape. This in-flight adaptability has inspired many unmanned aerial vehicle (UAV) wings, which predominately morph within a single geometric plane. By contrast, avian joint-driven wing morphing produces a diverse set of non-planar wing shapes. Here, we investigated if joint-driven wing morphing is desirable for UAVs by quantifying the longitudinal aerodynamic characteristics of gull-inspired wing-body configurations. We used a numerical lifting-line algorithm (MachUpX) to determine the aerodynamic loads across the range of motion of the elbow and wrist, which was validated with wind tunnel tests using three-dimensional printed wing-body models. We found that joint-driven wing morphing effectively controls lift, pitching moment and static margin, but other mechanisms are required to trim. Within the range of wing extension capability, specific paths of joint motion (trajectories) permit distinct longitudinal flight control strategies. We identified two unique trajectories that decoupled stability from lift and pitching moment generation. Further, extension along the trajectory inherent to the musculoskeletal linkage system produced the largest changes to the investigated aerodynamic properties. Collectively, our results show that gull-inspired joint-driven wing morphing allows adaptive longitudinal flight control and could promote multifunctional UAV designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».