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Enregistrement W4240467492 · doi:10.32920/ryerson.14654919.v1

Aerodynamic analysis of multirotor vehicles using a higher-order potential flow method

2021· preprint· en· W4240467492 sur OpenAlexafffund
Devin F. Barcelos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésMultirotorWakeThrustAerodynamicsBlade element theoryBlade element momentum theoryRotor (electric)Robustness (evolution)Aerospace engineeringMechanicsVortexControl theory (sociology)EngineeringPhysicsComputer scienceMechanical engineeringTurbineTurbine blade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A higher-order potential flow method is adapted for the aerodynamic performance prediction of small rotors used in multirotor unmanned aerial vehicles. The method uses elements of distributed vorticity which results in numerical robustness with both a prescribed and relaxed wake representation. The radial loading and wake shapes of a rotor in hover were compared to experiment to show strong agreement for three disk loadings. The advancing flight performance prediction of a single rotor was compared to a single rotor was compared to a blade element momentum theory based approach and to experiment. Comparison showed good thrust and power agreement with experiment across a range of advance ratios and angles of attack. Prediction in descending flights showed improvements in comparison to the blade element momentum theory approach. The model was extended to a quadrotorm configuration showing the differences associated to vehicle orientation and rotor rotational direction.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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