Validation of urban airflow measurements through a combined field test and wind tunnel study
Notice bibliographique
Résumé
A combined field test and wind-tunnel study was conducted to support the ongoing development of operator guidance and recommendations for Remotely Piloted Aircraft Systems (RPAS) operations in urban airflows. The goal of the overall study was to acquire urban-airflow data in a real environment in order to validate equivalent airflow characteristics from model-scale testing. The field test was designed to measure urban airflow characteristics using anemometers mounted on a small RPAS. The RPAS was flown along various flight paths in downtown Montréal in 2023. Following the field test, airflow measurements were taken at the equivalent spatial locations in a wind tunnel using a 1:300-scale model of the same test site. Data-processing routines for the RPAS airflow measurements included accounting for the body-motion of the vehicle and applying custom calibration equations for the RPAS-mounted sonic anemometers. Comparing the RPAS and wind-tunnel measurements required a common coordinate system, a digital model of the city, and identification of compatible reference conditions. The distribution of mean flow speed and turbulence intensity from the field test compared well with the wind-tunnel results, including the shape of the distribution and location of the maxima. Additionally, the variation in flow characteristics along a flight path, such as mean flow speed and turbulence intensity, compared favourably with wind-tunnel results acquired at the same relative locations. This work demonstrates the suitability of model-scale testing for studying urban flow fields.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».