MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283204397 · doi:10.2514/6.2022-3792

Development and Controllability Evaluation of a Small-Scale Supersonic UAV

2022· article· en· W4283204397 sur OpenAlexaffabout
Benjamin J. Durante, Shaun R. Gair, Chris Morton, Craig T. Johansen

Notice bibliographique

RevueAIAA AVIATION 2022 Forum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControllabilitySupersonic speedAerospace engineeringScale (ratio)Sensitivity (control systems)AeronauticsTrajectoryComputer scienceSystems engineeringAerodynamicsSimulationControl theory (sociology)Control engineeringEngineeringControl (management)MathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-3792.vid A project aimed at developing and flight-testing a small-scale supersonic uncrewed aerial vehicle (SSUAV) at the University of Calgary is introduced and current progress described. The project's goals, design trade-offs, and future plans are explained. A six degree-of-freedom mathematical model is developed and simulated to explore the controllability of the aircraft. The SSUAV model is trimmed and linearized throughout the flight regime to evaluate handling qualities and inform control requirements. Evaluation of response mode time constants according to MIL-STD-1797 show acceptable controllability characteristics at cruise conditions. Further comparison of time constants with similar aircraft of various scales identifies an extreme sensitivity to roll input as a challenge impeding the development of SSUAVs. Continued validation of existing methods and development of new methods for predicting aircraft controllability is required to further the field of small-scale supersonic aircraft.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIAA AVIATION 2022 ForumMême sujetComputational Fluid Dynamics and AerodynamicsTravaux en français237 207