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Enregistrement W4399843117 · doi:10.4050/f-0080-2024-1250

Transitioning eVTOL Aircraft with Augmentative Cross-Modal Elements

2024· article· en· W4399843117 sur OpenAlexaff
Gary Gress

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalAirplanePropellerWingAerodynamicsComputer scienceDragMode (computer interface)Range (aeronautics)Lift (data mining)Aerospace engineeringAeronauticsEngineeringMarine engineeringHuman–computer interactionMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the realm of transitioning eVTOL aircraft, hindrance may be placed on performance in each of the two flight modes due to the existence of apparatuses or devices intended wholly for the other mode. For example, the presence of wings will normally reduce hover endurance due to their weight, and the use of a plurality of exposed lift-propellers - for hover stability and control - can lower flight speed and range in airplane mode because of the excess drag. It would seem, then, that transitioning eVTOL aircraft are generally poor performers in any mode when compared to their dedicated, single-mode cousins. This paper explores another possibility, of substantial performance improvement when the devices or their use become elements augmenting performance in the other mode - or cross-modally. Through an example dual-propeller aircraft, several cross-modal elements - including phenomena like the fan-in-wing effect and the inverse of Custer's channel-wing effect - are identified and their merits expounded.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

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