MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392749163 · doi:10.1088/1742-6596/2716/1/012037

Design, Manufacturing, and Testing of a Metallic Fuselage Panel Incorporating New Alloys and Environmentally Friendly Technologies

2024· article· en· W4392749163 sur OpenAlexaff
Alexandra Karanika, Evangelos Carelas, Egoitz Aldanondo, Snir Idel, Alexander Abramoivich, M. van der Geest, Peter Visser

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensAkzoNobel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmentally friendlyFuselageManufacturing engineeringEngineeringMaterials scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Within the ecoTECH project, a new fuselage section was designed based on an existing business jet panel, aiming to incorporate innovative technologies and environmentally friendly approaches. The Metallic Fuselage Panel Demonstrator developed in this project integrates the most promising technologies previously developed in the areas of manufacturing methods, including mechanical milling and friction stir welding, as well as surface treatments such as sol-gel and thin film sulphuric acid anodizing, along with a Chrome-free primer applied on a new Al-Cu-Li alloy structure. Two types of full-scale testing were performed to mature the newly developed technologies and assess the performance of the demonstrator. The first was a Static Full-Scale Test Demonstrator, designed and manufactured to undergo static full-scale testing. This testing evaluated the structural integrity and performance of the panel under various load conditions, representative of an operational aircraft, including compression, shear, pressure, tension, and combinations of these forces. The second type of testing conducted concerned endurance. Similar to the static test demonstrator, this demonstrator was subjected to fatigue to assess its durability and long-term performance by simulating representative flight loading spectrum of a business jet aircraft and providing valuable insights into the panel’s ability to withstand prolonged operational conditions. The successful completion of these phases in the ecoTECH project represents a significant milestone, demonstrating the effective integration of innovative manufacturing methods and environmentally friendly surface treatments for new aluminum alloys in the development of innovative environmentally friendly technologies. The project’s outcomes contribute to the advancement of sustainable and efficient technologies in the aerospace industry, providing a foundation for the future development of aircraft structures with improved performance, durability, and reduced environmental impact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics Conference SeriesMême sujetAluminum Alloy Microstructure PropertiesTravaux en français237 207