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Enregistrement W2029971413 · doi:10.1177/1045389x10384168

Online Estimation and Identification of Shape Memory Alloy-Actuated Flexible Structures Through Unscented Kalman Filtering

2010· article· en· W2029971413 sur OpenAlexaff
Arash Mohtat, Aghil Yousefi‐Koma

Notice bibliographique

RevueJournal of Intelligent Material Systems and Structures · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésKalman filterSMA*Control theory (sociology)Nonlinear systemComputer scienceIdentification (biology)System identificationControl engineeringEstimation theoryMultivariable calculusExtended Kalman filterScheme (mathematics)EngineeringAlgorithmArtificial intelligenceMathematicsControl (management)Data modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article tackles the problem of online state estimation and parameter identification for SMA-actuated flexible structures intended to be precisely controlled within a multivariable adaptive model-based framework. Using a joint state-parameter formulation, a non-linear recursive scheme has been developed that is capable of simultaneously producing online estimates of the states and the uncertain parameters from the noisy measurements at hand. The scheme employs an embedded model derived from reduced-order finite element modeling of the structure and phenomenological SMA modeling to incorporate the whole available knowledge about the nature of the system (non-linearity and hysteresis) and its uncertainties (uncertain parameters and stochastic noises). The unscented Kalman filtering algorithm is utilized to improve accuracy and simplify the implementation. The numerical functionality of the proposed scheme is validated via a simulation example; while its practical versatility is challenged by an experimental case study involving the SMA-actuated flexible tail of a bio-inspired ornithopter. Results demonstrate successfulness of the scheme for online estimation and identification purposes, as well as promising applicability to adaptive nonlinear model-based control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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