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Record W7042667762

Passive Aeroelastic Control of Aircraft Wings Via Nonlinear Oscillators

2021· article· en· W7042667762 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2021
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicAeroelasticity and Vibration Control
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de ToulousePolytechnique Montréal
KeywordsWork (physics)DeratingManipulator (device)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les phénomènes aéroélastiques ont lieu lorsqu’une structure interagit avec un écoulement qui l’entoure et elles sont une des principaux facteurs qui limitent l’enveloppe de vol des avions.Cette interaction fluide-structure peut entraîner de l’endommagement structurel, immédiat ou du à la fatigue. Depuis le début de l'histoire aéronautique, l'aéroélasticité a toujours été un facteur important dans la conception des avions. De nos jours, les progrès de l'industrie aéronautique conduisent à la conception d'ailes plus efficaces, présentant généralement des géométries plus allongées et l'utilisation de matériaux plus légers et plus flexibles. Ces nouvelles ailes sont plus sujettes que jamais à un comportement aéroélastique, ce qui signifie que le contrôle aéroélastique reste un domaine d'étude important. De plus, les nouveaux designs des drones remettent en question l'aéroélasticité traditionnelle.L'objectif de ce travail est de présenter, analyser et tester une solution innovante qui contrôle le comportement aéroélastique d'une aile d'avion pour des conditions de vol plus sûres et / ou une enveloppe de vol élargie. La solution présentée est basée sur des absorbeurs secondaires utilisés à ce jour sur d'autres applications, comme les ponts suspendus. Le système de contrôle est passif, ce qui signifie qu’aucun apport d'énergie externe n'est requis. Le système est intégré dans l'aile par un volet qui oscille dans l’écoulement. Les avantages de ce volet sont que l'oscillateur secondaire est placé dans l’écoulement pout bénéficier d'un amortissement aérodynamique et qu'il ajoute une masse faible, ce qui est toujours une priorité en aéronautique. Le système de contrôle peut présenter une rigidité non linéaire le rendant efficace aux fréquences large bande. C'est une caractéristique importante car les fréquences de l'aile évolueront avec la vitesse du vent.Afin de présenter et valider ce dispositif de contrôle innovant dans le domaine complexe de l'aéroélasticité non linéaire, une double approche est suivie utilisant à la fois l'analyse expérimentale et des simulations numériques. Concernant l'approche expérimentale, deux bancs d'essais sont créés et testés en soufflerie: une aile bidimensionnelle et une aile tridimensionnelle.Le premier banc expérimental consiste en une configuration d'aile bidimensionnelle à deux degrés de liberté, avec un volet qui peut être bloqué ou débloqué comme troisième degré de liberté, agissant comme oscillateur secondaire. Cette maquette permet de réaliser une preuve de concept du système de contrôle et met en évidence les avantages des caractéristiques non linéaires par rapport à une version linéaire. On observe que l'aile bidimensionnelle présente du flottement classique par coalescence de ses deux modes structuraux. Lorsque le système de commande est débloqué, la vitesse de flottement augmente, ainsi élargissant l'enveloppe de vol. De plus, le système de commande montre de bonnes performances de dissipation des vibrations pendant le régime post-flottement, en particulier lorsqu'il est équipé d'une rigidité non linéaire

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.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.735
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.193
Teacher spread0.188 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
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