XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System翼型
翼型 iFUN 16 - 空中创作三轮车
侧风着陆限制很大程度上取决于飞行员的技能。在尝试以超过 8 节的速度进行侧风着陆之前，请确保您拥有丰富的经验。一般技术应该是通过设置稳定的漂移角来保持跑道中心线。在进近的最后阶段，使用高于正常的进近速度来最小化漂移角。以略低于正常速度的速度飞越并争取短暂停留，以便飞机平稳着陆，先后轮，控制杆处于或略微向前于中立位置。后轮与地面的接触将使三轮车装置偏向跑道中心线，此时前轮可以轻轻地降到地面。一旦所有轮子都放下，迎风翼就可以稍微放下。为了确保在侧风着陆滑行期间获得最大的方向控制，建议的技术是在着陆后将控制杆移回并施加轻到中度制动。这消除了任何弹跳趋势并确保轮胎和跑道表面之间有良好的接触压力。这种应用空气动力载荷来增加地面压力从而提高着陆滑跑期间制动效率的技术也适用于短场着陆。请记住，在草地上侧风着陆比在硬地面上容易得多。在侧风着陆期间，大量的扭矩通过结构传递，导致过度
基于机器学习的预测雷诺的翼型空气动力系数
摘要。本研究研究了各种机器学习（ML）算法在预测两个关键空气动力系数的应用，即最大升力系数（𝐶𝐶）和最小阻力系数（𝐶𝑑），对于任何给定的雷诺数，风力涡轮机翼型。我们建议使用聚类技术对类似的机翼形状进行分组，并使用创建的分区来预测使用它们相似性的看不见的机翼属性。在这里，我们还代表了Parsec低维空间中的机翼，而不是高维翼型点空间，以弥补少量训练数据。为此，创建了一个扩展的实验机翼数据库，并用于基于五种不同ML算法的培训模型。我们观察到决策树集合（DTE），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）模型成为𝐶𝐶𝑙和𝐶𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑖𝑛𝑑𝑚𝑎𝑥𝑚𝑖𝑛𝑙的最有效预测指标。在培训数据库中未包含的三个其他机翼案例上测试这两个ML模型表明，𝐶𝐶𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙预测性能通常是合理的，错误级别的平均值约为5％。相比之下，𝐶𝑑的预测误差水平通常更高，平均约为15％。
翼型 iFUN 16 - Air Creation 三轮车
侧风着陆限制很大程度上取决于飞行员的技能。在尝试侧风着陆（速度超过 8 节）之前，请确保您拥有丰富的经验。一般技术应该是通过设置稳定的漂移角来保持跑道中心线飞行。在进近的最后阶段，使用高于正常的进近速度来最小化漂移角。以略低于正常速度的速度飞出，并争取短暂停留，以便飞机平稳着陆，先后轮，控制杆处于或略微向前于中立位置。后轮与地面的接触将使三轮车装置偏向跑道中心线，此时前轮可以轻轻地降到地面。一旦所有轮子都放下，迎风翼就可以稍微放下。为了确保在侧风着陆滑行期间获得最大的方向控制，建议的技术是在着陆后将控制杆移回并施加轻到中度制动。这消除了任何弹跳趋势并确保轮胎和跑道表面之间有良好的接触压力。这种在着陆滑行过程中施加空气动力载荷以增加地面压力并因此提高制动效率的技术也适用于短场着陆。请记住，在草地上侧风着陆比在硬地面上容易得多。在侧风着陆期间，大量的扭矩通过结构传递，导致悬挂点和附着结构过度磨损。如果可能，请始终尝试迎风着陆。如果侧风分量超过 15 节，则着陆只需要一小段迎风距离 - 例如穿过一条大跑道。
六翼型复合莱西娜·s.
Stationary Combustion kgCO2e Share of total emissions Fuel use in production 62,285.0 0.1% Transport Fuel Combustion kgCO2e Fuel use by business travel in company cars 11,221.1 0.0% Scope 1 emissions 73,506.2 0.1% Scope 1 emissions offset - 74,000.0 -0.1% Scope 1 total emissions 0.0 0.0%
适用于高效热电联产系统的先进翼型
翼型内部 Ra Ra 冷却设计 喷漆后状态（微米） （微米） 基线叶片 翼展方向 5.0 + 0.6 1.4 + 0.3 弦向 5.7 + 1.7 1.5 + 0.4 基线叶片 翼展方向 3.6 + 0.8 0.8 + 0.15 弦向 3.8 + 0.6 1.0 + 0.2 NETL 双壁 翼展方向 1.1 + 0.2 1.0 + 0.3 弦向 1.1 + 0.15 0.7 + 0.3 平均值 + 2 个标准差
使用三次参数曲线段和黄金分割生成 NACA 四位数翼型截面
Charles W. Haines 博士、Panchapakesan Venkataraman 博士、Mark H. Kempski 博士、Chris Nilsen 博士（他不知不觉地引导我走上了贝塞尔曲线的道路）、George Komorowski 先生和 David Hathaway，均为 RTT 机械工程系的教职员工。
在 FSU 多声速风洞设施中对 RAE 2822 跨声速翼型进行表征
进行了风洞试验，以表征 RAE 2822 超临界翼型并实施主动流动控制技术。试验在各种亚音速和跨音速马赫数和攻角下进行。沿四分之一弦轴连接到翼型端部的两个称重传感器用于量化作用在翼型上的气动力。跨音速翼型已集成，控制技术已在佛罗里达州立大学 Polysonic 风洞中成功实施。本文介绍了一些初步实验结果，并描述了实施过程中获得的经验教训。油流可视化显示翼型吸力面上存在角涡，下表面存在楔形图案，这表明局部过渡流和湍流区域的组合，没有冲击或冲击非常弱。基准翼型上测量的升力系数远低于基于文献的估计值。这些结果表明，测试的翼型需要修改其纵横比和横截面积以适应设施。基于同流喷射的主动流动控制技术在改善气动性能方面显示出良好的前景。
利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
利用人工智能实现风力涡轮机设计的创新
作为技术转让示范的一部分，研究人员将 2D 翼型逆向设计工具 (INN- Airfoil) 集成到风力发电厂综合系统设计和工程模型 (WISDEM) 中，这是一个用于评估能源成本的多学科设计和优化框架。风力涡轮机设计的传统方法涉及从一组预先选定的 2D 翼型中创建 3D 叶片。然而，设计的多学科性质意味着空气动力学效率最高的翼型可能不是所有类型的风力涡轮机设计约束的最佳选择。
用于监视和物体跟踪的飞翼无人机
飞翼无人机的开发是一个反复的过程，其中考虑和分析了各个领域。飞翼无人机的机身采用 3D 打印，以便快速制作原型和重新配置，以便在短时间内测试不同的有效载荷配置。机翼和翼梢小翼由高密度泡沫制成，以保持重量并提供足够的耐用性（图 72）。初始翼型测试首先在 xflr5 软件（第 4 章：翼型选择）中利用计算流体动力学 (CFD) 进行，然后在 Solidworks（第 5 章：翼型分析）中进一步分析。经过分析，选择 Eppler 344 作为根翼型，Eppler 325 作为翼梢翼型。翼梢小翼是 GOE 330 翼型。利用 Solid Works 中的 CFD（第 8 章：最终飞机设计）对最终模型进行了分析，发现足以满足要求。通过在肯尼索州立大学亚音速风洞中测试比例模型（第 10 章：风洞测试），确认了 CFD 结果。这些测试的结果证实了通过 CFD 获得的结果。