What It Takes To Fly: Exploring The Effect Of Variant Propeller Pitches And Lengths On The Efficiency Of Propeller-Powered Hover Boards
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
This paper details the modeling of a propeller-powered hover board and provides an investigation into how the pitch and diameter of the propellers impacts the efficiency of the device. Hover boards are a potentially valuable technology, and the most accessible means of producing lift on hover boards is with propellers. It is important to understand how the pitch and diameter of a propeller impact the amount of weight a hover board can lift, but due to the overwhelming range of propellers that exist, it is difficult to choose the most efficient variation. Thus, we determine a propeller’s maximum upward force at a given current and the effect of pitch and diameter on its performance to ultimately forward the development of this technology. A testing apparatus was constructed to investigate each propeller and measure both the maximum mass the propeller could lift, as well as the current that was drawn at this maximum point. Our results found that the propellers with a greater pitch were more efficient when their diameter was greater and the propellers with a smaller pitch were more efficient when their diameter was smaller. Through extrapolating using the trend line, it is possible to calculate how many 3.8-pitch or 6-pitch propellers of any diameter would be needed to lift a human being. Through these equations, if the diameter of a 3.8-inch pitch or 6-inch pitch propeller is known, then the maximum lift and the current drawn to achieve said lift can be found. Future investigation into these trends over a greater range of propeller diameters and pitches is recommended in order to gather more conclusive results. Cet article discute de la modélisation d’un aéroglisseur propulsé par une hélice, et fournit une enquête de l’effet du pas et du diamètre des hélices sur l’efficacité de l’appareil. Les aéroglisseurs sont une technologie potentiellement valable, et la façon la plus accessible à produire de la portance sur les aéroglisseurs est l’utilisation d’hélices. Il est important de comprendre l’impact du pas et du diamètre sur la quantité de poids que l’aéroglisseur peut soulever, mais à cause de la gamme écrasante d’hélices qui existe, il est difficile de choisir la variation la plus efficace. Donc, une expérience fut créée pour déterminer la portance maximale d’une hélice avec un certain courant et l’effet du pas et du diamètre sur sa performance, menant en fin de compte au progrès dans le développement de cette technologie. Un model d’expérimentation a été construit pour évaluer chaque hélice et mesurer le poids maximale qu’il peut supporter, ainsi que le courant maximale à ce point. Nos résultats montrent que les hélices avec un pas plus grand étaient plus efficaces lorsque leur diamètre était plus grand, alors que les hélices avec un pas plus petit étaient plus efficaces lorsque leur diamètre était plus petit. En extrapolant les données en utilisant la ligne de tendance, il est possible de déterminer combien d’hélices d’un pas de 3,8 pouces ou de 6 pouces, de n’importe quel diamètre, seraient requises pour soulever un être humain. Avec ces calculs, si le diamètre d’une hélice d’un pas de 3,8 pouces ou d’une hélice d’un pas de 6 pouces est connu, la portance maximale et le courant requis pour atteindre cette portée peuvent être déterminés. Une investigation future dans ces tendances à travers une gamme plus large de diamètres et de pas d’hélices est recommandée afin de recueillir des résultats plus concluants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it