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Enregistrement W4416400833 · doi:10.2514/1.c038627

Case Studies in Modeling Cruise-Generated Trailing Vortices

2025· article· en· W4416400833 sur OpenAlexafffundabout
Anthony Brown, Frank Holzäpfel

Notice bibliographique

RevueJournal of Aircraft · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaFederal Aviation AdministrationDeutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Mots-clésVortexWake turbulenceWakeTurbulenceCruiseDescent (aeronautics)Probabilistic logicJet (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trailing vortices from jet transport aircraft in high-altitude cruising flight have been measured in high spatiotemporal detail by a research jet operated by the National Research Council Canada. The vortex locations and circulations; descent rate; and vortex core thermodynamic, dynamic, transport, and spatial scale characteristics were derived. Also, from these measurements, the background atmospheric state properties of pressure, wind structure, temperature, thermal stratification, and turbulence have been established. Selected cases from the measured data have been used to evaluate two versions of the Probabilistic 2-Phase (P2P) wake vortex prediction model. While the default P2P version uses ground-based measurement data to calibrate its probabilistic envelopes, the runtime-optimized airborne version (P2P a ) uses uncertainties of all relevant impact parameters to construct the probabilistic envelopes. Flight and model data have been compared, and the suitability of the P2P model versions for onboard wake vortex prediction and warning during cruise have been discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,272

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,268 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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