Aerodynamic Shape Optimization of Camber Morphing Airfoil based on Black Widow Optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-2575.vid While the conventional control surface-based morphing method is well-developed and widely used on modern aircraft, it is insufficiently effective across the flight envelope. Specifically, aircraft such as UAVs may be expected to perform well at a wide range of flight conditions due to multi-mission flight envelopes. Morphing systems could be a solution to this problem because they allow the aircraft to modify its shape to offer the best aerodynamic performance in any given flight condition. The present study describes a continuous camber morphing airfoil design optimization for the UAS-45 wing using the Modified Akima piecewise cubic Hermite interpolation (Makima) parameterization technique. The design technique is simple and effectively controls the geometry in terms of morphing shape flexibility. Out of the optimization algorithms tested, the BWO is used in this study due to its best performance. The optimizations are performed to maximize the lift-to-drag ratio for cruise and climb flight conditions, respectively and determine the impact of different applied constraints on the accuracy of the optimization. Computational fluid dynamics simulation is used to validate the aerodynamic performance of the camber morphing airfoil. The results show that the optimized configurations outperform the baseline airfoil designs, increasing the lift-to-drag ratio from 48.53 to 86.52 for optimized airfoil relative to a baseline airfoil at cruise flight conditions. It also shows that the lift-to-drag ratio improves at climb flight conditions. Flow field analysis reveals that the continuous morphing method can delay flow separation in some situations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 découle