Optimization and Design of a Flexible Droop-Nose Leading-Edge Morphing Wing Based on a Novel Black Widow Optimization Algorithm—Part I
Notice bibliographique
Résumé
An aerodynamic optimization for a Droop-Nose Leading-Edge (DNLE) morphing of a well-known UAV, the UAS-S45, is proposed, using a novel Black Widow Optimization (BWO) algorithm. This approach integrates the optimization algorithm with a modified Class-Shape Transformation (CST) parameterization method to enhance aerodynamic performance by minimizing drag and maximizing aerodynamic endurance at the cruise flight condition. The CST parameterization technique is used to parameterize the reference airfoil by introducing local shape changes and provide skin flexibility to obtain various optimized morphing airfoil configurations. The optimization framework uses an in-house MATLAB algorithm, while the aerodynamic calculations use the XFoil solver with flow transition estimation criteria. These results are validated with a CFD solver utilizing the Transition (γ−Reθ) Shear Stress Transport (SST) turbulence model. Numerical studies verified the effectiveness of the optimization strategy, and the optimized airfoils have shown a significant improvement in overall aerodynamic performance by up to 12.18% drag reduction compared to the reference airfoil, and an increase in aerodynamic endurance of up to 10% for the UAS-S45 optimized airfoil configurations over its reference airfoil. These results indicate the importance of leading-edge morphing in enhancing the aerodynamic efficiency of the UAS-S45 airfoil.
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 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 ».