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Enregistrement W4411572179 · doi:10.1017/aer.2025.10028

Aeroelastic stability of imperfectly supported high-aspect-ratio wings

2025· article· en· W4411572179 sur OpenAlexafffund
Mojtaba Kheiri, Mahdi Riazat

Notice bibliographique

RevueThe Aeronautical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésAeroelasticityWingAspect ratio (aeronautics)Stability (learning theory)Structural engineeringAerospace engineeringEngineeringComputer scienceMaterials scienceAerodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the aeroelastic stability of uniform flexible wings imperfectly supported at one end and free at the other. Real-world aircraft wings inevitably exhibit imperfections, including non-ideal end supports. This work is motivated by the critical need to fundamentally understand how end-support imperfections influence the aeroelastic behaviour of fixed wings. The equations of motion are obtained via the extended Hamilton’s principle. The bending-torsional dynamics of the wing is approximated using the Euler-Bernoulli beam theory. The aerodynamic lift and pitching moment are modelled using the unsteady aerodynamics for the arbitrary motion of thin aerofoils in the time domain, extended by the strip flow theory. The imperfect support is modelled via rotational springs (with linear stiffness) for both bending and torsional degrees of freedom. The Galerkin method is used for the spatial discretisation. The stability analysis is performed by solving the resulting eigenvalue problem, and the numerical results are presented in Argand diagrams. The numerical results presented in this study are novel and offer great insights. It is demonstrated that support imperfections can substantially influence the critical flow velocity for both flutter and divergence, as well as alter the sequence of instabilities and the unstable mode. The extent of these effects directly depends on the magnitude of the imperfections. Interestingly–and counterintuitively–in certain cases, a reduction in the flutter speed is observed as the imperfections decrease.

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 enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,876

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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