Towards drag reduction on a morphing wing by transition detection and delay using kulite sensors and smart material actuators
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, wind tunnel experiment was performed for boundary layer transitioncontrol on a morphing wing. Surface pressure fluctuations weremeasured using Kulite transducersat high sampling rate. A controller, linking the Kulites signals fluctuation to the smart material actuators, is incorporated to the control system, where thesignals are analyzed and the transition location is detected. Several wind tunnel test runs for various Mach numbersand angles of attack were performed in the 6 ×9 ft2 wind tunnel at the Institute for Aerospace Research at the National Research Council of Canada. A rectangular finite aspect ratio wing,having a morphing airfoil cross section due to a flexible skin installed on the upper surface of the wing, was instrumented with sixteen Kulite transducers. The Mach numberwasvaried from 0.2 to 0.3and the angle of attack between -1oand 2o. Unsteady pressure signals were recordedand analyzed and a thorough comparison,in terms of mean pressure coefficientsand their standard deviations, was performedagainst theoretical predictions using the XFoil computational fluid dynamics code. The unsteady pressure signals were analyzed through FFT spectral decomposition for detecting the Tollmien-Schlichting waves frequencies that trigger transition. In addition, infra red measurements were performed to asses the performance of the Kulite transducersin detecting the transition location and serve as an additional validation of the XFoil code in predicting the transition location.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».