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Enregistrement W2006047280 · doi:10.1243/0954410011531709

A flight control design of a re-entry vehicle using a double-loop control system with fuzzy gain-scheduling

2001· article· en· W2006047280 sur OpenAlexaff
A. Fujimori, P.N. Nikiforuk, Μ.Μ. Gupta

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGain schedulingControl theory (sociology)Inner loopFuzzy control systemControl systemTrajectoryLoop (graph theory)Fuzzy logicControl engineeringEngineeringComputer scienceControl (management)Controller (irrigation)Artificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a flight control design of an Automatic Landing FLight EXperiment (ALFLEX) vehicle using a double-loop control system (DLCS) with the fuzzy gain-scheduling (FGS) state feedback. The DLCS consists of an inner and an outer loop. The inner-loop control law is designed by the FGS state feedback to guarantee the stability over the entire operating range of the ALFLEX vehicle, while the outer loop control law is designed by a static gain to improve the tracking property. Futhermore, guidance laws for the longitudinal and the lateral directions are included in the control system to navigate the ALFLEX vehicle to a reference trajectory even if the initial condition is deviated from the nominal. The designed DLCS showed satisfactory performance in the numerical simulation of the ALFLEX vehicle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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