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Enregistrement W2043008477 · doi:10.2514/2.5029

Employing Soft Computing Techniques to Study Stability and Control in Aircraft Design

2003· article· en· W2043008477 sur OpenAlexaff
Nicholas Ali, Kamran Behdinan

Notice bibliographique

RevueJournal of Guidance Control and Dynamics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl Systems and Identification
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStability (learning theory)Computer scienceAerospace engineeringSoft landingStability derivativesFlight control surfacesControl (management)Soft computingControl engineeringLongitudinal static stabilityControl theory (sociology)AerodynamicsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

F-14 Simulation Results The scenario used in the previous work of Fialho et al. was chosen to test the proposedcontrollerdesign.Figure 2 shows the two simulatedmaneuvers. Two pairs of 1-s, 1-in. (2.54-cm) stick inputs to the left and then to the right are applied at 1 and 5 s followed by two pairs of pedal inputs at 11 and 15 s. The comparison of the roll rate response to the stick input with the “ideal” closed-loop response in Fig. 2 shows tracking performance slightly superior to the already very good result shown in Ref. 1. The very small peak sideslip error of 0.06 deg is far better than the 0.8-deg error obtained in Ref. 1. The response to pedal inputs achieved almost perfect tracking of the sideslip angle and a limited residual roll rate responseof only 0.35 deg/s. This is much better than the 1 deg/s roll rate error presented in Ref. 1.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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