A comparative study of algebraic and 3DoF models for predicting performance of all electric aircraft
Notice bibliographique
Résumé
Due to the rapid advancement of battery and electric motor technologies, all electric aircraft (AEA) are quickly becoming a promising pathway for reducing the CO2 emissions and air pollutants of small aircraft. New design tools are needed for predicting the performance of AEA. In this study, a three-degrees of freedom (3DoF) model is developed for predicting the performance of AEA under different mission profiles and electric propulsion system efficiencies. Based on a temporal integration of the equations of motion, the 3DoF model also incorporates the AEA weight, energy storage, aerodynamics, efficiency of electric propulsion system, and atmospheric conditions in its performance predictions. Additionally, two simpler and computationally cheaper algebraic models (AM) are proposed to enable rapid performance predictions at the AEA design stage. The baseline AM is based on the flight range equation under steady conditions, which is modified in the improved AM by incorporating atmospheric effects. For a 300 nautical miles range, the improved AM predicts the maximum motor power and energy consumption with relative errors less than 4% and 5% of the 3DoF model, respectively compared with 85% and 17% from the baseline AM. The design tools are used to conduct an AEA trajectory analysis under different climb profiles and motor efficiencies. The analysis reveals that if constant motor efficiency is assumed, optimization of the AEA climb profile has little effect on the total energy consumption, with the total energy consumption differing by less than 0.5%. However, when the motor efficiency is more realistically modeled as a function of motor shaft power, differences in the total energy consumed by the AEA increase, with a maximum difference of 2.8%. Since the battery energy storage is closely related to the AEA weight and cost, this finding suggests that trajectory optimization can reduce the cost, improve the performance, and accelerate the design of AEA systems.
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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) | 0,001 | 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 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 ».