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Enregistrement W3187120342 · doi:10.1115/1.4051649

Numerical and Experimental Analysis of 3D Micro-Corrugated Wing in Gliding Flight

2021· article· en· W3187120342 sur OpenAlexaff
Nasim Chitsaz, Kamran Siddiqui, Romeo Marian, Javaan Chahl

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWingStall (fluid mechanics)AerodynamicsWing twistChord (peer-to-peer)Computational fluid dynamicsWing loadingDragAerospace engineeringVortexAirfoilAngle of attackLift-to-drag ratioMechanicsWing configurationReynolds numberParticle image velocimetryStructural engineeringComputer sciencePhysicsEngineeringTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, computational fluid dynamics analysis was performed on a three-dimensional model of a Libellulidae wing to determine aerodynamic performance in gliding flight. The wing is comprised of various corrugated features alongside the spanwise and chordwise directions, as well as twist. The detailed features of real 3D dragonfly wing models, including all the corrugations through both span and chord, have not been considered in the past for a detailed aerodynamic analysis. The simulations were conducted by solving the Navier-Stokes equations to demonstrate gliding performance over a range of angles of attack at low Reynolds numbers. The numerical model was validated against experimental data obtained from a fabricated corrugated wing model using particle image velocimetry. The numerical results demonstrate that bio-inspired wings with corrugations compared to flat profile wings generate more lift with lower drag, trapping the vortices in the valleys of wing corrugation leading to delayed flow separation and delayed stall. The experimental and numerical results demonstrate that the methodology presented in this study can be used to measure bio-inspired 3D wing flow characteristics, including the influence of complex corrugations on aerodynamic performance. These findings contribute to the advancement of knowledge required for designing an optimized bioinspired micro air vehicle.

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)0,000
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: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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