Wind Tunnel Testing with a Vertical Stabilizer Common Research Model in Ground Icing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">As part of a larger research program on behalf of Transport Canada and the Federal Aviation Administration, APS Aviation Inc. conducted a series of representative scaled tests in the National Research Council Canada 3 m × 6 m Icing Wind Tunnel evaluating contaminated fluid flow-off from a common research model vertical stabilizer. The goal of this work is to help understand the impact of de/anti-icing fluids with and without precipitation on the performance of vertical surfaces, using existing allowance times that were developed for horizontal surfaces to guide the test exposure times. The data include a qualitative analysis of the appearance of the surfaces and a quantitative evaluation using aerodynamic data from an external balance and manual measurements of the fluid thicknesses on the model surface. The model was evaluated in a clean and dry configuration to establish the baseline aerodynamic performance, with sandpaper roughness testing used to as a substitute for fluids in order to investigate model performance in a static manner. Tests with de/anti- fluids and precipitation, including snow, ice pellets, and freezing rain, were conducted in both static and dynamic takeoff simulations to determine the impact of the fluids and precipitation on the model performance. In general, fluid, fluid and contamination, and roughness testing all had comparable side force losses; however, the worst-case conditions may not have been explored yet as testing was generally limited to warmer temperatures above −10°C. As a proof-of-concept, laser scanning of the model with ice contamination was successfully completed for both pre- and post-simulated takeoff conditions.</div></div>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».