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Enregistrement W4289816809 · doi:10.1155/2022/3584461

Research on Separation and Emission Reduction of Regional Airliner Based on Wake Encounter Response Model

2022· article· en· W4289816809 sur OpenAlexvenueno aff
Weijun Pan, Hao Wang, Yuming Luo, Jingkai Wang, Shuai Han

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifCompromised Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Unreliable Results and/or Conclusions;
Date12/13/2023 0:00
Signalé par OpenAlex ?Oui

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCivil Aviation Administration of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSeparation (statistics)WakeWake turbulenceTakeoffFuel efficiencyEnvironmental scienceRunwayAeronauticsAerospace engineeringMarine engineeringAutomotive engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To ensure the safety of aircraft operation, the current regional passenger aircraft maintains a large distance from the preceding aircraft in actual operation, which result in reducing the operation efficiency of airports and airspace, and increasing pollutant emissions. To address these issues, in this paper, two aircraft types are selected in which the CRJ-900 encounters the trailing wake vortices of the A380 in front. An improved strip model is developed to build the CRJ-900 overall response wake encounter value. First, the safety of the CRJ-900 longitudinal and lateral wake encounters in different flight stages is analyzed. Second, we calculate the critical safety separation and its impact on air transport efficiency. Third, we use the LTO model to measure the reduction of aircraft fuel consumption and pollutant emissions. The results demonstrated that the medium-sized aircraft CRJ-900 has the potential to reduce the wake separation when following the super-heavy A380 aircraft. In terms of the critical safety separation calculated by the safety index, the operating efficiency of airports and airspace could be effectively improved, allowing the reduction of pollutant emissions during aircraft take-off and landing. During the takeoff, level flight, and landing phase, the results are summarized as follows: when the CRJ-900 is 13km away from the A380, the maximum lift variation is 11334N, 8157N, and 7366N; the maximum rolling moment variation is 43836N•M, 35274 N•M, and 28487 N•M; the maximum value of the rolling moment coefficient (RMC) is 0.0171, 0.0160, and 0.0130; when the RMC critical value is 0.031, the maximum safe separation for different flight stages is 11960m, which is 1040m shorter than the existing separation; when the RMC critical value is 0.05, the maximum safe separation distance of each stage is 10083m, a reduction of 2917m compared with the existing separation; when the RMC threshold is 0.07, the maximum safe separation of different flight stages is 9021m, a reduction of 3979m compared to the existing separation; when the RMC value is between 0.031-0.07, the fuel consumption can be reduced by 7.9%–12.8%, and the pollutant emission can be reduced by 9.1%–12.8%.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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