A CAD-free methodology for volume and mass properties computation of 3-D lifting surfaces and wing-box structures
Notice bibliographique
Résumé
The geometry, volume, and mass properties (GVM) of lifting surfaces and wing box structures play an important role in aircraft design and optimization. Commercial Computer-Aided-Design packages can be employed to determine these features; however, they are difficult to embed in multidisciplinary frameworks because of their limited scripting capabilities and their black-box structure. In this context, the present work introduces an open-source, fully scriptable, high fidelity, and low computational demanding methodology to compute the volume and mass properties of lifting surfaces and wingbox structures using their three-dimensional geometric definition. NURBS modeling is employed to generate the 3-D geometry and derive the vertex representation of the lifting surface. The volume computation is based on the Divergence Theorem and employs a structured triangulation approach, tailored for lifting surfaces and their cross sections. The mass properties (i.e. center of mass and moments of inertia) are calculated as a system of mass particles. For this, a mass distribution model, based on the thickness and chord distribution throughout the lifting surface, has been elaborated. The methodology for volume computation and the mass distribution model has been validated analytically using a simple polytope that resembles to a lifting surface. The convergence and the robustness of the methodology has been evaluated for a straight tapered lifting surface. The results indicate a maximum error, compared with a commercial CAD software, of 0.3% and 0.5% for the volume and mass properties computation, respectively. In addition, to assess its suitability for complex lifting surfaces, the NASA Common Research Model aircraft (NASA-CRM) has been used as case of study. To summarize, the main contribution of this work lies on the development of an open-source and fully scriptable methodology, which can be easily implemented in any computational environment for aircraft design and optimization.
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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 | 0,000 | 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 ».