Methodology for the design and optimization of a morphing wing droop-nose structure for greener aircraft
Notice bibliographique
Résumé
Droop-Nose Leading Edge (DNLE) morphing wings are one of the most promising devices in order to achieve aerodynamic drag and noise reduction during take-off and landing phases. An accurate design of these structures could lead to the decrease of aircraft fuel consumption in the perspective of reaching a greener aviation, following the objectives indicated by Flightpath 2050 issued by the E.U. However, due to the challenges related to the realization of this technology and TRL reached, DNLE are more likely implemented in Unmanned Aerial Systems (UAS) for testing and evaluation purposes. In the present study, an optimization methodology for the DNLE composite laminate skin and morphing mechanism structure is proposed and applied to a study case represented by the UAS-S45 aircraft. The work starts from the morphing leading edge structure developed by the LARCASE laboratory at ETS Montreal. The results showed that by means of the optimization strategy adopted, the force required on the actuator mechanism is 88% lower than the original design. A significant improvement on the profile smoothness along its section and in the spanwise direction in morphing conditions has been obtained too. However, further investigations are still needed in order to achieve a more appropriate morphing shape. Despite this, it appears from the results obtained that the proposed methodology can be useful to tackle the DNLE design problem in an effective and efficient way. What developed in this work has been conceived to support the investigation of DNLE in the small leading edge profiles typical of the UAS. In this way, an easier procedure for the set up of the design flow, and a decrease in the computational effort for the optimization process can be obtained. An experimental validation of the results obtained is currently being performed at ETS, and future development regards the assessment of the errors of the numeric procedure herein presented respect to real data.
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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 | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».