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Enregistrement W4407858754 · doi:10.1115/1.4067960

Investigation of the Surface Pressure and Thrust Generated by a Tilt Distributed Electric Propulsion Wing

2025· article· en· W4407858754 sur OpenAlexaff
James C. Ni, Timothy J. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropulsionThrustWingTilt (camera)Aerospace engineeringElectrically powered spacecraft propulsionAeronauticsGeologyMarine engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study is a continuation of the work of Lee et al. (2024, “Aerodynamics and Flowfield of Distributed Electric Propulsion Tiltwing During Transition With Deflected Trailing-Edge Flap,” ASME J. Fluids Eng., 146(5), p. 051202) in which a large increase in lift and decrease in drag of a semiwing equipped with four four-bladed propellers at Re = 2.26 × 105 were reported. The force-balance measurements however contained both the thrust generated by the distributed electric propulsion (DEP) wing and the propeller slipstream-produced lift and drag forces. In the present experiment, the propeller slipstream-produced lift and drag were calculated through the surface pressures developed on the tilt DEP wing at multiple spanwise locations. By subtracting the propeller slipstream-produced lift and drag from the direct force-balance data, the thrust force generated by the DEP wing at each tilt angle and propeller rotation was obtained. The DEP wing-produced thrust was found to agree well with the surface pressure and force-balance measurements. The behavior of the boundary-layer flow developed on the DEP wing was also analyzed through the surface pressure measurements. It is anticipated that the present study will further advance our understanding of the aerodynamics of tiltwing electrical vertical take-off and landing(eVTOL) during transition maneuvering and its design.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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