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Enregistrement W4366674902 · doi:10.4050/f-0077-2021-16875

Comparative Flight Test Evaluation of Passive and Active External Slung Load Dynamics

2021· article· en· W4366674902 sur OpenAlexaffabout
Marc Alexander

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirframeSimulationDragPendulumActive loadControl theory (sociology)Computer scienceEngineeringAerospace engineeringMechanical engineeringControl (management)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Research Council of Canada and Université de Sherbrooke performed flight testing of an Actively Stabilized Slung Load on the NRC Bell 206 Research Aircraft. Hover, Attitude Capture, NRC designed Lateral Precision Hover, and Frequency Sweep mission tasks were performed for Bare Airframe, Passive Water-Filled Barrel and Active Slung Load configurations. Load Mass Ratios of 0.12 with pendulum modes of 1.3 rad/sec were identified for both configurations. Time domain response indicated that both loads remained controllable under excitation by pilot gain, winds, and helicopter-load mode coalescence. Frequency domain analyses confirmed pilot comments indicating HQR-4 handling qualities ratings for bare airframe and stable load behaviors. This degraded to HQR-5 for task execution with load oscillation effects rated at pilot induced oscillation tendency of PIO/T-4. Barrel load HQR degradation related to load inertial and surface area drag effects versus active tether feedback and roll-pitch actuation disharmony of the Active load. Though not optimized, this load's swing behavior (consistent period and rate) can aid in management of aircraft rate response and pilot compensation. Overall, comparable passive and active test results indicate potential for magneto-rheological actuation to improve slung load mission task performance.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,238

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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