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Enregistrement W4288047865 · doi:10.1109/icuas54217.2022.9836217

In-Flight Validation of Propeller Slipstream Model

2022· article· en· W4288047865 sur OpenAlexafffund
Jackson Empey, Meyer Nahon

Notice bibliographique

Revue2022 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPropellerComputer scienceMarine engineeringAeronauticsAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a semi-empirical propeller slipstream model capable of predicting flow velocities far downstream of the propeller in forward flight conditions. The model is an extension of a model developed for static conditions, to include an incoming freestream flow. The effect of the aircraft’s forward speed on the flow aft of the propeller is demonstrated and compared to that predicted by classical momentum theory. A small UAV platform is then instrumented to measure the slipstream flow at multiple locations behind the propeller. Tests were conducted in a level flight state with a constant propeller speed. In-flight measurements show that the semi-empirical model is significantly more accurate than classical momentum theory near the tail of the platform, with an RMS error of 0.7-2.0m/s. Measurements near the wing of the test platform at an axial location less than 2 propeller diameters downstream showed lower accuracy for both the semi-empirical and momentum theory models, possibly indicating strong unmodeled interference from the wing and ailerons or unknown effects of advancing flow conditions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,997

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,260
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.

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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