Vehicular Aerodynamics Wind Tunnel Testing of Unmanned Aerial Multirotor Vehicles and Wall Interference Corrections
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».