Active flatness control of membrane structures using adaptive genetic algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Membrane structures are attracting attention as excellent candidates for lightweight large space structures, which can be utilized to improve the performance and reduce the cost of space exploration and earth observation missions. Membrane structures can be stowed to a small volume during launch and function as large structures after deployed. For many applications, maintaining surface accuracy of membranes is extremely important to achieve satisfactory performance, especially for membrane antennas and adaptive optics. Active flatness control is a vital technology to maintain surface accuracy of membrane structures. In this research, multiple shape memory alloy (SMA) actuators around the boundary of a rectangular membrane are used to apply tension forces to membrane structures to compensate wrinkle effects. The dynamics of membrane structures is nonlinear and computationally expensive, hence unfeasible to be used in real-time active flatness control. As a parallel direct searching method, genetic algorithm (GA) is used search optimal tension force combination on a high dimensional nonlinear surface. Due to increasing number of tension forces to search, the convergence is more difficult to attain. In order to increase responsiveness and convergence of genetic algorithm, an adaptive genetic algorithm (AGA) is proposed. Adaptive rules are incorporated in a modified genetic algorithm to regulate control parameters of genetic algorithm. Through numerical simulation and experimental studies, it is demonstrated that AGA can expedite its search process and prevent premature convergence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle