Innovative moisture/icing-resistant flush air data system
Notice bibliographique
Résumé
Bombardier Aerospace contracted the Flight Research Laboratory of the National Research Council of Canada (NRC) to develop a Flush Air Data System (FADS) capable of operation following transit through adverse weather conditions for use on Bombardier's test aircraft. The NRC's existing FADS design was modified to incorporate water traps at the inlet of each of the four pressure ports to prevent moisture ingestion into the pressure lines. A heating system was designed to reduce moisture condensation in the pressure lines. After fabrication of the final prototype was completed, experimental bench tests were performed to demonstrate that the FADS had met the performance requirements for flight through adverse conditions and that the system was safe for flight. The FADS was then sent to Bombardier Flight Test Centre and installed on a Bombardier Global 5000 aircraft for flight testing. To evaluate the FADS performance, manoeuvres were performed where the FADS was exposed to adverse weather conditions; the FADS angle of attack and angle of sideslip measurements were unaffected by these conditions during the tests. The FADS was calibrated using NRC's GPS-based Simultaneous Calibration of Air Data Systems (SCADS) technique by developing angle of attack and angle of sideslip calibration coefficients. The calibration coefficients were then validated across the aircraft's flight envelope and weather requirements. From the results of the bench tests and flight tests, it was concluded that the new FADS was able to measure angles of attack and sideslip after flight through adverse weather conditions accurately. © NRC Canada 2012.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».