Wind Tunnel Investigation of the Icing of a Drone Rotor in Forward Flight
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Bell Textron APT70 is a UAV concept developed for last mile delivery and other usual applications. It performs vertical takeoff and transition into aircraft mode for forward flight. It includes four rotor each with four rotating blades. A test campaign has been performed to study the effects of ice accretion on rotor performance through a parametric study of different parameters, namely MVD, LWC, rotor speed, and pitch angle. This paper presents the last experimentations of this campaign for the drone rotor operating in forward flight under simulated icing conditions in a refrigerated, closed-loop wind tunnel. Results demonstrated that the different parameters studied greatly impacted the collection efficiency of the blades and thus, the resulting ice accretion. Smaller droplets were more easily influenced by the streamlines around the rotating blades, resulting in less droplets impacting the surface and thus slower ice accumulations. Higher rotation speeds and pitch angles generated more energetic streamlines, which again transported more droplets around the airfoils instead of them impacting on the surface, which also led to slower accumulation. Slower ice accumulation resulted in slower thrust losses, since the loss in performances can be directly linked to the amount of ice accreted. This research has not only allowed the obtainment of very insightful results on the effect of each test parameter on the ice accumulation, but it has also conducted the development of a unique test bench for UAV propellers. The new circular test sections along with the new instrumentation installed in and around the tunnel will allow the laboratory to be able to generate icing on various type of UAV in forward flight under representative atmospheric conditions.
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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 découle