MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4255180489 · doi:10.32920/ryerson.14635701

Design and Analysis of a Rocket-Deployed Flying-Wing UAV

2021· preprint· en· W4255180489 sur OpenAlexaffabout
Yukei Oyama

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)WingspanAerospace engineeringTakeoffWingWing loadingRocket (weapon)Flight control surfacesEngineeringAerodynamicsAirfoilPower (physics)Volume (thermodynamics)Automotive engineeringAeronauticsMarine engineeringAngle of attackComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This undergraduate paper demonstrates the design, analysis, and manufacturing of a rocket deployable electric powered experimental unmanned aerial vehicle. The design process begins with defining the volume and dimensions of the allocated payload space for the UAV in the rocket. These dimensions are given by the aerostructures sub team in the Ryerson Rocketry Club. The dimensions given were used to determine the best configuration for the mission. The wing loading, power loading and endurance of the UAV are obtained from the constrained payload volume in the rocket and the avionics system of the of the UAV. The wing area, UAV weight and power requirements were calculated based on the previously determined values. The power requirement determines the motor size and propeller configuration. Aerodynamics, stability, and control were based the selected airfoil and obtained wing area. After completing the design, foam, additive manufacturing, and composite layups were used to create prototypes of the UAV. These prototypes were used to iterate the aircraft and address any immediate changes. The chosen design is a foldable flying wing, once deployed from the rocket has a wingspan of 70 inches, an aspect ratio of 13.35 and a surface area of 367 in2 . A prototype was created to prove the design feasibility of the UAV. The prototype proved to function as planned, capable of gliding, powered flight, and takeoff.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRocket and propulsion systems researchTravaux en français237 207