MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2021290121 · doi:10.1109/cca.2014.6981343

Robust model predictive control of shimmy vibration in aircraft landing gears with probabilistic uncertainty

2014· article· en· W2021290121 sur OpenAlexaff
Amir Hajiloo, Wenfang Xie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Probabilistic logicLanding gearLinear matrix inequalityModel predictive controlRobust controlLinear systemComputer scienceEngineeringMathematicsControl systemMathematical optimizationStructural engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers robust model predictive control (RMPC) methods for linear parameter varying (LPV) system which has both probabilistic uncertain and time-varying parameters. The parameters are considered to be measured on-line. In this regard, the aircraft landing gear system is considered as a LPV system whose parameters variation can affect both stability and performance. By transforming this system into a convex combination of linear time-invariant vertices form with the tensor-product (TP) model transformation method, the landing gear system is represented as a polytopic linear parameter-varying system. A computationally efficient RMPC law is formulated for this system which guarantees closed-loop robust stability and performance. The control signal is calculated on-line by carrying out the convex optimization involving Linear Matrix Inequalities (LMIs) in MPC. The proposed controller can effectively suppress the shimmy vibration of the landing gear with variable taxiing velocity and wheel caster length, also with the probabilistic uncertain torsional spring stiffness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,160 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetVehicle Dynamics and Control SystemsTravaux en français237 207