A methodology to determine the precision uncertainty in gas turbine engine cycle models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper proposes a methodology to define and quantify the precision uncertainties in aerothermodynamic cycle model comparisons. The total uncertainty depends on biases and random errors commonly found in such comparisons. These biases and random errors are classified and discussed based on observations found in the literature. The biases account for effects such as differences in model inputs, the configurations being simulated, and thermodynamic packages. Random errors consider the effects on the physics modeling and numerical methods used in cycle models. The methodology is applied to a comparison of two cycle models, designated as the model subject to comparison and reference model, respectively. The former is the so-called Aerothermodynamic Generic Cycle Model developed in-house at the Laboratory of Applied Research in Active Control, Avionics and AeroServoElasticity (LARCASE); the latter is an equivalent model programmed in the Numerical Propulsion System Simulation (NPSS). The proposed methodology is intended to quantify the bias and random errors effects on different cycle parameters of interest, such as thrust, specific fuel consumption, among others. Each bias and random errors are determined by deliberately preventing the effects from other biases and random errors. The methodology presented in this paper can be extended to other cycle model comparisons. Moreover, the uncertainty figures derived in this work are recommended to be used in other model comparisons when no better reference is available.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle