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Enregistrement W4223896046 · doi:10.1139/dsa-2021-0043

Structural and CFD analyses of a reciprocating-airfoil (RA) driven UAV wing under maximum lift and inertia forces

2022· article· en· W4223896046 sur OpenAlexvenueno aff
Johnson Okoduwa Imumbhon, Mateo Landazuri, Yiding Cao

Notice bibliographique

RevueDrone Systems and Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWingReciprocating motionInertiaAirfoilLift (data mining)Angle of attackComputational fluid dynamicsWing twistLift-to-drag ratioAerodynamic centerAerodynamicsWing configurationDragWingspanAerospace engineeringWing loadingEngineeringStructural engineeringAirplanePitching momentPhysicsComputer scienceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reciprocating-airfoil (RA) driven vertical take-off and landing (VTOL) aircraft is a new aircraft concept that utilizes the reciprocating motion of the wings to provide lift for take-off and landing. The RA wings are shaped like the wings of a fixed-wing airplane and work as fixed wings while cruising. The wing undergoes substantial linear motion during take-off and may generate lift similar to a fixed-wing aircraft. The unique structural characteristics of reciprocating wings are their high inertia and lifting force loadings. This study aims to conduct an internal structural analysis of the wing under the maximum lift and inertia force to validate the wing’s performance. The reciprocating motion of the wing in a stroke was analyzed to determine its maximum speed in the stroke and its inertia force loading in conjunction with a reciprocating driver. A 3D computational fluid dynamic (CFD) analysis was conducted at the highest angle of attack (AoA) and the determined maximum speed to obtain maximum lift and drag. The results of a finite element analysis (FEA) revealed acceptable stresses, demonstrating a safe load-carrying capacity of the wing structure, which may ensure the suitability of the wing for integration with the RA UAV module.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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