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Enregistrement W4400275862 · doi:10.4050/f-0080-2024-1289

Aerodynamic Optimization and Experimental Analysis of Shrouded Rotor Blades

2024· article· en· W4400275862 sur OpenAlexaff
Abdallah Dayhoum

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrustAirfoilAerodynamicsChord (peer-to-peer)Aerospace engineeringBlade element theoryRotor (electric)Payload (computing)EngineeringBlade element momentum theoryLift (data mining)Computer scienceMechanical engineeringAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), particularly Vertical Take-Off and Landing (VTOL) aircraft such as quad-rotors and helicopters, have gained attention for diverse applications in military and civilian domains. However, to increase applications, reducing their power consumption and their restricted payload capacity. This paper describes a method to enhance the thrust capabilities of typical shrouded rotors through a novel rotor design. Beginning with an airfoil with a high lift-to-drag ratio. Blade element momentum theory (BEMT) is used to optimize the rotor's chord and twist distributions systematically along with precise induced velocity prediction in shrouded rotors. Furthermore, a validation process requires rotor manufacturing and experimentation. BEMT harmonizes momentum and blade element theories, offering a comprehensive framework for rotor behavior modeling, especially in hovering conditions. First, second, and third degrees functions are used to express both the chord and twist distributions along the rotor radius from where the best rotor design is obtained, for this, an experimental validation is employed. The experimental tests demonstrate improved performance, especially when the rotor designed using the higher degree functions is employed. The proposed approach provides a comprehensive approach to shrouded rotor design, offering advancements.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,500

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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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