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Enregistrement W4413329722 · doi:10.1007/s13272-025-00880-9

Tailored composites and digital optimization for efficient eVTOL propellers

2025· article· en· W4413329722 sur OpenAlexaff
R.A. Hubert, Tobias Weber, Lars Linnemann, Brian G. Falzon, Adrian C. Orifici

Notice bibliographique

RevueCEAS Aeronautical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensCentre for Excellence in Mining Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite materialMaterials scienceMechanical engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electrified urban air mobility (UAM) aircraft, including small drones and electric vertical takeoff and landing (eVTOL) vehicles, require highly efficient, lightweight propellers. These propellers must meet stringent mechanical performance requirements while being manufacturable at high volumes and low cost. This study explores a holistic optimization approach for eVTOL propellers using stitch-free, adhesive bonded T-NCFs and a semi-automated design tool “Proptimize”. The developed propeller design tool integrates mechanical performance, manufacturing quality, and economic considerations, enabling systematic optimization. Compared to a benchmark, the optimized propeller demonstrator achieved a weighted performance increase of approximately 45%. The key improvements include an over 80% increase in bending and torsional stiffness, a 30% reduction in manual labor and production time, slight gains in propeller thrust at minimal increase in overall weight. Additionally, lightweight performance—measured as longitudinal and torsional stiffness per kilogram—was enhanced by up to 94%.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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