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Enregistrement W4410108841 · doi:10.1098/rsif.2024.0753

Wing extension–flexion coupled aeroelastic effects improve avian gliding performance

2025· article· en· W4410108841 sur OpenAlexaff
Jasmin Wong, Vaibhav Joshi, Rajeev K. Jaiman, Douglas L. Altshuler

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific Research
Mots-clésWingMorphingAeroelasticityAerodynamicsWing twistFlutterStiffnessStructural engineeringSwept wingFlight featherVortexMechanicsAerospace engineeringComputer scienceAngle of attackPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During flight, birds instigate remarkably large changes in wing shape, commonly termed ‘wing morphing’. These changes in shape, particularly extension–flexion, have been well documented to influence the production of aerodynamic forces. However, it is unknown how wing stiffness changes as a result of the structural rearrangements needed for morphing. We address this gap in knowledge through mechanical testing of in situ flight feathers in anaesthetized pigeons and found that while the most distal portion of the feathered wing remained unaffected, proximal areas saw an increase in out-of-plane stiffness due to wing folding. Following this, we used computational fluid–structure interaction simulations to evaluate how this morphing-coupled change in stiffness might modulate local flow patterns to affect aerodynamic performance. We found that flexible wings perform better than entirely rigid wings as an increase in near-wall vorticity delayed flow separation. Furthermore, an increase in stiffness in a folded wing during high-speed flight prevented the reduction in lift seen in more flexible cases caused by aeroelastic flutter modes destructively interfering with shed leading-edge vortices. Collectively, these results reveal that mechanical changes coupled with wing morphing can provide a speed-dependent mechanism to enhance flight 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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