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Enregistrement W49086157 · doi:10.1139/tcsme-2013-0007

NUMERICAL STUDY OF A HOT-AIR-BASED AIRCRAFT WING ANTI-ICING SYSTEM USING THE BOX-BEHNKEN DoE APPROACH

2013· article· en· W49086157 sur OpenAlexaffvenue
Ridha Hannat, François Morency, Louis Decoster

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNational Science CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésIcingAirfoilComputational fluid dynamicsBox–Behnken designHeat transferMechanical engineeringJet (fluid)Thermal conductionDesign of experimentsFlow (mathematics)AerodynamicsAirflowEngineeringAerospace engineeringSimulationMechanicsMaterials scienceComputer scienceMeteorologyResponse surface methodologyPhysicsMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes the use of the Box-Behnken design of experiment (DoE) methodology to study an aircraft anti-icing system. The anti-icing system consisted of a piccolo tube with round apertures for producing air jets inside a wing. Mass flow, jet to wall distance, and jet impact angle were varied, starting from an initial design, in order to maximize heat transfer effectiveness. A conjugate heat transfer procedure from commercial CFD software was used to solve for cold air external flow, compressible internal flow, and thermal conduction in the airfoil skin. The DoE methodology was validated using a single impinging jet. A quadratic model of the heat transfer effectiveness of the anti-icing system was then built using the methodology and the maximal value was sought.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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