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Enregistrement W7023551772

Optimization of airfoils and wing planforms for airborne wind
\nenergy applications

2024· dissertation· en· W7023551772 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésAirfoilAerodynamicsLift-induced dragWingDragAngle of attackDrag coefficientLift-to-drag ratioAerodynamic force
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research work focuses on the optimization of airfoils and wings for the use in airborne wind energy applications, especially crosswind kite power systems. The thesis is divided into three major parts. Each part includes an optimization framework which is composed of four blocks: an airfoil or wing geometry builder, an aerodynamic solver, an optimizer, and a post-processor. These blocks interact with each other to solve the problem of maximizing/minimizing an aerodynamic objective function while at the same time maximizing/minimizing a structural objective function such as airfoil thickness or wing aspect ratio. It is thus inevitable to have a multi-objective framework that includes both objective functions. 
\n
\nThe first part addresses airfoil optimization by minimizing the inverse aerodynamic efficiency and the negative maximum thickness ratio, which are conflicting objectives. Results with and without induced drag (from a finite aspect ratio wing) and tether drag effects show that optimal airfoils accounting for induced drag have a cusped trailing edge, while those considering tether drag have a flap-like trailing edge, both improving aerodynamic performance.
\n
\nThe second part focuses on wing planform optimization, aiming to minimize the inverse aerodynamic efficiency and aspect ratio simultaneously. The optimization framework is validated by minimizing the drag-to-lift ratio, resulting in wings with elliptic planforms. The planforms optimized for aerodynamic efficiency do not differ significantly from elliptic shapes.
\n
\n
\nThe third part of the thesis deals with the optimization of box-wing airfoils. Box-wings consist of two wings connected by vertical fins at their tips, forming a box-like shape when viewed from the front. The analysis is performed for an infinite aspect ratio, i.e., two-dimensional configuration. The inverse of the total aerodynamic efficiency and the negative of the combined maximum thickness ratio of the two airfoils are minimized simultaneously. The numerical results indicate that the optimal configurations feature a thick lower (or forward) airfoil and a thin upper (or aft) airfoil. This suggests that the lower airfoil primarily serves a structural role, while the upper airfoil plays a crucial aerodynamic role.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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