Notice bibliographique
Résumé
Our goal was to find expected pressure around different wingtip shapes to predict vortice behavior. This project focused on aerodynamics, specifically the location where high and low-pressure air mixes over a lifting surface. High-pressure air mixes with the low-pressure air at the wingtip of a plane creating vortices that cause drag, which wastes fuel and slows down the aircraft. Not only is this bad for the environment, but it increases the cost of flight and affects the distance that larger planes can fly ahead of smaller planes due to wake turbulence. As planes have gotten lighter, faster, and safer, the issue of wingtip vortices and drag has continued to be a problem. The approach we used to answer this problem was to select an applicable data set using continuous machine learning models and later, discrete models to predict a pressure coefficient above the wing. We combined multiple datasets from the same research paper created by NASA to have numerous factors for the machine learning model to predict. As a result, we produced accurate static pressure predictions with 80% to 90% accuracy. Even more accurate were our model recall scores which were within 99%. As a result of the work done on this project, accurate predictions of expected pressure over an airfoil are achievable. With only a few input variables about speed and dimensions, an accurate static pressure can be found.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».