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Enregistrement W4362509600 · doi:10.2514/1.c037090

Statistical Approach for Electric Taxiing Requirements for Regional Turboprop Aircraft

2023· article· en· W4362509600 sur OpenAlexafffund
Alexandre Taltaud, Jérôme Carbonneau-Côté, Mathieu Bouchard, David Rancourt

Notice bibliographique

RevueJournal of Aircraft · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsortium de Recherche et d’innovation en Aérospatiale au QuébecPratt and Whitney CanadaUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Mots-clésTurbopropFuel efficiencyAutomotive engineeringPayload (computing)AccelerationAeronauticsRunwayLanding gearEngineeringComputer scienceAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric motorization of landing gear appears to be one of the alternative solutions to reduce fuel burn, carbon dioxide emissions, and noise during the taxi phase. Because turboprop aircraft operate on short routes, the taxi phase represents an important part of both flight time and fuel consumption. An electric taxiing system (ETS) sized to meet current operational practices could reduce the fuel consumption and remain nearly transparent to the pilots. This paper first presents a statistical approach to define the taxiing requirements for regional turboprop aircraft using 200 taxi phases of 77 aircraft. Requirements of [Formula: see text] maximum acceleration until 15 kt, a 25 kt top speed, and a 13,000 ft distance (including taxi-in and taxi-out) are determined in accordance with the analysis, operational practices, and pilots’ routines. For a speed higher than 15 kt, the acceleration requirement is adjusted using the isopower to limit the mass of the ETS. Then, an ETS with sufficient performance is sized to be integrated in the main landing gear of a regional turboprop aircraft (Dash 8-300). For a standard mission of 270 nautical miles, the expected fuel economy is 3.1% for a payload loss of 2.2% or 1.3 passengers due to the system weight.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,296
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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