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Enregistrement W4407358134 · doi:10.1016/j.ast.2025.110018

Aerodynamics and ice tolerance of the large passenger aircraft advanced rear end forward swept horizontal tailplane with leading edge extension

2025· article· en· W4407358134 sur OpenAlexaff
James Page, Isik Ozcer, Alessandro Zanon, Michele De Gennaro, Raul Llamas Sandin

Notice bibliographique

RevueAerospace Science and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensAnsys (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean CommissionUniversità degli Studi di Napoli Federico II
Mots-clésAerodynamicsAerospace engineeringLeading edgeExtension (predicate logic)EngineeringAeronauticsEnhanced Data Rates for GSM EvolutionSwept wingGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Large passenger aircraft empennage three-dimensional inflight icing simulation. • Three-dimensional CFD of large passenger aircraft empennages with ice. • Iced forward swept horizontal tail aerodynamics and lifting performance. • Effect of forward sweep on iced forward swept horizontal tail lift. • Effect of leading edge extension geometry on iced forward swept horizontal tail lift. The advanced rear end (ARE) forward swept horizontal tail (FSHT) has been proposed to allow a more compact empennage to reduce weight, drag, and, thus, fuel burn. Large passenger aircraft (LPA) empennages are typically sized up to satisfy performance and handling requirements under critical icing conditions. One such requirement is sufficient low speed (negative) lifting performance for the roundout manouevre following 45 minutes of flight in a holding pattern in icing conditions. The FSHT geometry has the possibility to include a leading edge extension (LEX) in the droplet shadow zone of the fuselage contraction where it could have some protection from icing and, thus, reduce tail size. This paper addresses the topics of the use of three-dimensional inflight icing simulation and CFD of iced tails in the industrial environment, inflight icing of the FSHT with LEX, and lifting performance and aerodynamics of the iced FSHT with LEX. The practice and feasibility of using three-dimensional multishot icing simulation in the LPA design environment are described and demonstrated. First, full aircraft air flow and droplet calculations were carried out using the finite element method with solution error-based anisotropic mesh adaptation, on a single geometry, to calculate inlet and outlet condition profiles for an empennage-only icing simulation domain. Full aircraft-representative, three-dimensional, multishot icing simulations were then carried out to calculate 45 minutes of ice accretion in a holding pattern in Appendix C glaze icing conditions for eight different geometries. Three dimensional CFD with the k-ω SST turbulence model was then used to calculate lifting performance and aerodynamics of each, with and without ice, in a roundout flight condition from 0° to -15° AoA. Analysis is presented for three variations in FSHT forward sweep with a fixed gothic LEX geometry, three variations in LEX chord with a 10°FSHT geometry, and three variations in LEX span with a 10°FSHT geometry. Iced lifting performance is found to correlate positively with forward sweep and LEX chord and have a more minor positive correlation with LEX span. In addition to the expected LEX vortex, a tip leading edge vortex is identified as a key ice tolerant FSHT lifting flow mechanism. Detailed flow field analysis provides insight into the complex interplay between the two flow mechanisms and the implications for iced lifting performance.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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