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Enregistrement W4389191896 · doi:10.22215/etd/2023-15782

Thermo-Elastic mechanics of Morphing Lattice Structures with Application in Shape Optimization of BLI Engine Intakes

2023· dissertation· en· W4389191896 sur OpenAlexafffund
Padmassun Rajakareyar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMorphingMechanicsMaterials sciencePressure dropDuct (anatomy)Offset (computer science)AerodynamicsAirflowMechanical engineeringStructural engineeringEngineeringPhysicsComputer scienceAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The boundary layer ingesting (BLI) engine configuration has been theoretically proven to reduce fuel burn compared to conventional engine configuration. This reduced fuel burn, can be potentially offset by reduced stability and efficiency of the fan stages due to the distorted flow. This thesis presents a novel shape morphing strategy of a BLI engine’s duct employing 3D lattice materials. The aircraft's intake engine duct morphs from an ideal shape with minimized flow distortion to a shape that optimizes pressure recovery. The duct was modeled using bi-material lattices with varying elastic, thermal conductivity and thermal expansion properties. The lattices and the external thermal boundary were varied functionally while subjected to convective and aerodynamic boundary conditions. The shape morphing was achieved which targeted radial expansion of the ducts where majority of the duct sections are morphed to a shape that is within 1% of the duct diameter of the targeted optimum shape.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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