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Enregistrement W4317383352 · doi:10.1109/robio55434.2022.10011735

Crashworthiness Design Optimization for an eVTOL Aircraft

2022· article· en· W4317383352 sur OpenAlexaff
Menglong Ding, Anhuan Xie, Shiqiang Zhu, Wei Song, Jiandong Cai, Xufei Yan, Pengyu Zhao, Jason Gu, Yanyan Zhang

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashworthinessTakeoffCockpitLanding gearAutomotive engineeringEngineeringTakeoff and landingRange (aeronautics)CrashSkid (aerodynamics)Aerospace engineeringStructural engineeringComputer scienceFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of electric Vertical Takeoff and Landing (eVTOL) aircraft makes cheap, quiet and reliable short-range flights possible. As a manned aircraft, eVTOL's occupant protection capability is critical and its crashworthiness must be improved via optimization of energy absorption design for structures. This study aims to evaluate the crashworthiness of composite components and the entire eVTOL structure within the design space via the building-block approach. A variety of designs for the skid landing gear, energy absorber, structures in the cockpit and the combination of them were estimated by using the numerical method. The results show a tremendous reduction in occupant injury risk with the optimization of the skid landing gear, energy absorber and the entire eVTOL structure. This work provides a preliminary optimization design and evaluation methodology of crashworthiness for an eVTOL.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,755

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

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