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Enregistrement W4409436495 · doi:10.3390/electronics14081584

Design of an Experimental Test Rig for Shrouded and Open Rotors for Small Rotary Wing Unmanned Aerial System

2025· article· en· W4409436495 sur OpenAlexaff
Abdallah Dayhoum, Alejandro Ramirez‐Serrano, Robert J. Martinuzzi

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWingAerospace engineeringMarine engineeringFlight testAeronauticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study details the design and testing of a custom test rig for evaluating the performance of both open and shrouded rotors. The rig includes a two-axis load cell that is directly connected to the rotor to measure the rotor thrust separated from the total thrust when testing shrouded rotors and ensure accurate torque measurements, independent of external structural influences. Moreover, a main load cell is used to measure the total thrust for both configurations (open and shrouded rotor), as it is connected to the entire setup. Rotor RPM is monitored by capturing the voltage frequency from the BLDC motor, controlled using a Pololu Maestro Controller through the electronic speed controller. A shunt resistance is used to calculate the current through the electric Brushless Direct Current (BLDC) motor and by measuring the voltage, the electric power is calculated. By combining both mechanical and electrical power measurements, the BLDC motor’s efficiency is calculated. Automated data collection is conducted using National Instruments DAQ systems, with averaged measurements of thrust, torque, RPM, current, and voltage. Two rotors are tested to obtain performance data for both open and shrouded configurations. Additionally, a computational study is carried out to account for the aerodynamic effects of the rig’s structural elements. Uncertainty analysis is employed to assess the reliability of the experimental results by quantifying the numerical errors associated with both random and systematic errors encountered during the rotor’s performance evaluation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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