Design and Optimization of Droop Nose Leading Edge (DNLE) Morphing Wing Skin for the UAS-S45
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the design and optimization of a flexible Droop Nose Leading Edge (DNLE) based on the composite laminate skin for the UAS-S45. The concept of a morphing DNLE airfoil has excellent potential for drag and airframe noise reduction. The essential part of this DNLE airfoil type is the easiness of its mechanism deformation while maintaining the wing's structural integrity. The morphing DNLE must change the baseline shape under the influence of the aerodynamic loads to obtain its desired optimized target shape. This study proposes an optimization method to evaluate the skin design's feasibility and check the composite's failure index when the morphing DNLE changes shape. The approach yielded the desired aerodynamics shape of flexible droop nose leading edge. Wing leading edge topology depends on composite wing properties, such as ply-orientation, ply-thickness, and other composite wing parameters. This paper presents a design methodology of stiffness coefficients and lamination parameters for the stacking sequence optimization during the DNLE morphing deformation. In addition to increasing the deformation accuracy of the final airfoil shape made of composite skin, the use of stiffness coefficients and lamination parameters also effectively and efficiently defines the sequence of the composite lay-up. The deformed airfoil shapes between the optimized lay-ups and their modified shapes are compared to confirm their abilities to morph and aerodynamically optimize their shapes. The numerical results of the droop nose morphing with composite materials proved structure morphing capacity and showed feasibility of wing leading edge design mechanism and show the ability and accuracy of the methodology to obtain their morphing wing shapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».