Numerical Analysis of Dynamic Stability of Flutter Panels in Supersonic Flow
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a novel numerical method for investigating the dynamic stability of a flutter panel exposed to a supersonic gas flow and a fluctuating axial excitation force. Initially, the system equation of motion was derived using Lagrange’s equation, where the first two modes are coupled Mathieu–Hill equations with damping, constituting a system of linear second-order differential equations with periodically variable coefficients. Subsequently, a new numerical method was proposed to analyze the dynamic stability of coupled Mathieu–Hill equations with damping. This method involves breaking down an arbitrary parametric load into discrete segments to approximate the variable excitation function using a step function. The system responses of each segment are then accumulated in matrix form. The proposed numerical method proves particularly effective for dynamic systems whose parameters cannot be treated as small. In practical application, the method allows the construction of instability regions corresponding to natural frequencies, subharmonics, and combination frequencies. Dynamic stability diagrams were generated based on dynamic pressure ratio, air/panel density ratio, Mach number, panel thickness—length ratio, and excitation frequency. The results demonstrated general agreement with those obtained through Hsu’s perturbation method, however, our numerical results have proven more accurate. The paper concludes by offering suggestions for suppressing panel flutter through appropriate parameter combinations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».