Vehicular Aerodynamics Wind Tunnel Testing of Unmanned Aerial Multirotor Vehicles and Wall Interference Corrections
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
<p>Unmanned multirotor aerial vehicles, known commonly as drones, have become a popular form of flying system due to the versatility of their possible applications. In order to model the aerodynamics of manoeuvring multirotor vehicles, the aerodynamics of the rotors and the vehicle will be modelled separately. A DJI Matrice 210 RTK model quadcopter was reproduced using 3D printed parts and wood. The model components include the main body, four arms, two landing gear or legs, a battery, camera and gimbal, and the RTK GPS antennae, as well as accessories including a backup battery, backup antenna, and computer. Nine configurations of a combination of these components were tested in a wind tunnel at two given wind tunnel velocities and a sweep of angles of attack, sideslip angles, and roll angles. The aerodynamic forces and moments acting on the vehicle body were measured, and after accounting for tare forces and base drag, the data was corrected to account for wall and blockage effects from the wind tunnel’s closed test section. The intention of this project is to obtain wind tunnel testing results of the quadcopter model body and to setup a methodology to apply wall interference corrections. This project will support rotor aerodynamics and flight dynamics testing of the DJI Matrice 210 RTK currently in progress, which intend to improve control laws of unmanned multirotor aerial vehicles. </p>
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.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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