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Enregistrement W4283832490 · doi:10.18280/mmep.090320

Optimization Efficiency of the Aircraft Wing of Cessna 172 Skyhawk by Absorbent Adverse Pressure Using Tangential Suction Slot Without Vacuum Device

2022· article· en· W4283832490 sur OpenAlexvenueno aff
Naseer A. Mousa, Osam H. Attia, Hussein A. Mahmood, Nor Mariah Adam

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Baghdad
Mots-clésWingAngle of attackBackflowAdverse pressure gradientStall (fluid mechanics)MechanicsDragLeading edgeStatic pressureSuctionLift (data mining)Materials scienceWingtip vorticesFlow separationTurbulenceStructural engineeringAerodynamicsPhysicsVortexEngineeringInletHorseshoe vortexMechanical engineeringVorticityMeteorologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficiency of a wing is sufficient at stall angle of attack and breakdown by effecting turbulent flow intensity on upper wing surface which is destroyed the airflow pattern and generated adverse pressure, backflow airstream and forward transition separation point movement closely to the leading edge of the wing. To enhancement a wing efficiency factor at high angle of attacks in this research is using partially sucking adverse pressure to delay the separation point to control the backflow rate and expelling it through the wing tips ends using tangential suction slot channel without using any mechanical means depending on differential static pressure between adverse pressure and the static pressure generated on both win tips ends. Numerical CFD analysis has been managed the case study of the effect suction slot channel located on the upper wing surface at (70%) of the wing chord from the leading edge as a proposed modified wing model of the Cessna 172 Skyhawk half wing at angle of attacks (10°, 12°, 14°, 16°, 18°, 20°, 22°, 24°). The analysis study was conducted at stall speed (90 km/hr.) without flaps where it is equal (25 m/sec). The results of the analytical shows at the range of angle of attacks were chosen between (10° to 24°), lift coefficient CL increased (3.757%), drag coefficient CD is decreased (0.530%) and the wing efficiency lift to drag ratio Δ(CL/CD) is increased to (5.712%) while Δ(CD/CL) is decreased to (5.231%) which these parameters reflected to enhancement the wing to reduce required power at the minimum speed, increase angle of climb and decrease angle of descent reduce landing distance with high angle of attacks.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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