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Enregistrement W2024703571 · doi:10.1115/dscc2014-6337

Robust Stall Flutter Suppression Using ℋ2/ℋ∞ Control

2014· article· en· W2024703571 sur OpenAlexaff
Sohrab Haghighat, Zhiwei Sun, Hugh H. T. Liu, Junqiang Bai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)FlutterAeroelasticityAerodynamicsNonlinear systemStall (fluid mechanics)Robustness (evolution)InflowRobust controlComputer scienceControl systemFrequency domainController (irrigation)EngineeringControl engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the current trend in aeroelastic optimization, as wing structures have been made more flexible, active control systems such as flutter suppression systems have been widely adopted to reduce undesirable aeroelastic behaviors. The stability and the performance of flutter suppression control systems can be negatively affected as the inflow speed deviates from the nominal design value. In this work, a mixed-norm robust controller is designed to perform stall flutter suppression. A 2-dimensional nonlinear time-domain aeroservoelastic model is developed. The nonlinear equations are linearized at different flight conditions and are employed to construct an uncertainty model, which affects the nominal dynamics in an affine way. The obtained uncertain model of the aeroservoelastic system is used to design a mixed-norm H2/H∞ controller. The performance of the designed controller is compared with the performance of a non-robust H2 controller at different flight conditions. The proposed control architecture reduces the adverse effect of inflow speed variation on the performance of the closed-loop system.

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 enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,791

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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