Spring-Based Approach for Rapid Modeling of Ejector-Store Interaction
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-2074.vid Store separation analyses is a highly important part of the weapon development process. Considerable effort is expended to verify the safe separation and capture of aircraft released stores. As a result, the topic has been comprehensively researched to improve predictions of the weapons behavior post-ejection, ensure it follows a safe trajectory by distancing itself from the aircraft, and maintains sufficient flight attitudes to ensure capture. Store separation simulations expend considerable time, money, and effort to create accurate freestream and aircraft interference aerodynamic models through the use of Computational Fluid Dynamics (CFD) and wind tunnel tests. However, the interaction between the store and ejector piston is often overlooked and predicted with a simple point-force model. For cases when the lateral Center of Gravity offset (CG) is small, the point-force application model can perform adequately. On the other hand, when the lateral CG offset is large, the model tends to generate an unrealistic rolling moment due to the larger moment arm resulting from the CG offset. To overcome this challenge, a model has been developed to account for multiple contact point loads of an ejection system. Each location is modeled as a damped spring generating a reaction load in response to the ejector push, the inertia of the store, the aircraft maneuvers, the interference aerodynamics, and gravity. The comprehensive loading more accurately models the push of complex ejection systems and stores with arbitrary mass properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».