螺旋桨完美设计：使用 JMP 进行优化以实现高效实验根据 Market Research Future 的报告，高效的螺旋桨设计对于电动垂直起降 (eVTOL) 行业至关重要，预计到 2030 年，该行业的市场价值将达到 158 亿美元。螺旋桨在优化性能、降低能耗和增强 eVTOL 飞机的飞行稳定性方面发挥着关键作用，而 eVTOL 飞机旨在彻底改变城市空中交通。为了实现这些目标，使用空间填充设计（一种实验设计，即 DOE）有助于探索设计变量之间的复杂关系，确保最高效的配置。对于这个项目，我们采用叶片元素理论来模拟螺旋桨的空气动力学，同时与 MATLAB 和 JMP 软件的集成为进行分析和优化设计提供了强大的平台。通过这种方法，可以更好地理解和改进不同变量对螺旋桨性能的影响，以适应不断发展的 eVTOL 行业。
自动化和脚本回复：螺旋桨完美：使用 JMP 进行优化以实现高效实验精彩的演讲！
如果您可以从 Profiler 中获取参数并将它们直接输入到 Fusion 360 中的参数模型中，以便对模型进行物理验证，那么这将非常酷。
回复：螺旋桨完美：使用 JMP 进行优化以实现高效实验我没有机会查看所有附件，因此您可能想忽略我的评论。
如果我错了，请纠正我，“实验”是在模拟软件中运行的？我不明白你为什么这样做？该模型在模拟软件中已经为人所知。你是想揭示那个模型吗？错误是如何引入的？该模型是如何开发的（例如，完全是理论性的还是实验的结果）？该模型是在什么推理空间中开发的？噪音是如何模拟的？
在我看来，拜伦的建议更为重要。在模拟软件中对模型进行物理验证。
回复：螺旋桨完美：使用 JMP 进行优化以实现高效实验@statman感谢您的观看和评论！
所使用的模型称为叶片元素理论，有很多方法可以实现此模型，对于这个实验，我们引入了在叶片元素理论中通常被认为是线性的变量，这意味着该模型尚不为人所知。
该模型于1878年开发，并已通过实验验证，是模拟螺旋桨性能最常用的分析模型。
我们将实验限制为 6 个输入变量，并根据理论知识和物理限制对每个变量施加限制。
例如，翼尖俯仰角大于 17 度会导致所有 5 个翼型处于失速区域。
由于该实验纯粹是分析性的，因此无论运行多少次，结果都会相同，这意味着无需模拟噪声或引入错误。
进一步的实验将包括物理验证或高保真模拟工具，该项目的目的是展示 JMP 发现原本无法探索的结果的能力，并展示集成 JMP 和 MATLAB 的用例。
回复：螺旋桨完美：使用 JMP 进行优化以实现高效实验感谢您的回复。我仍然不明白，所以请帮助我理解。您实际上并没有进行任何物理实验，对吗？您的软件中一定使用了理论模型？当您为变量输入值时，如果该变量不在理论模型中，则它将不会对响应变量产生影响，对吗？为了使模拟中的响应发生变化，该变量必须在模型中是 nbc。如果模拟软件中只有一个线性项，则该软件不可能显示非线性效应，对吗。该模型是已知的。
我曾在航空航天业工作多年，但不幸的是，我曾在 V-22（鱼鹰）上工作过，我可以向您保证，噪音对于了解如何“完善”螺旋桨性能非常重要。制造两片相同的叶片是不可能的（这些是碳纤维高压灭菌叶片）。您的软件假设您的输入与输入完全相同，没有变化......这在现实中是不可能的。
我明白，也许您并不想真正了解哪些因素会影响旋转叶片的性能，而是想展示使用 JMP 和 Matlab 的强大功能。
顺便问一下，您有任何物理证据表明当所有叶片都 >17º 时就会失速吗？在您的附加链接中，“临界攻角通常约为 15°，但它可能会因流体、箔片（包括其形状、尺寸和表面处理）和雷诺数而有很大差异。”
