Prediction of the Hydrodynamic Parameters in the Coupled Heave and Pitch Motion Equations for Underwater Robotic Vehicles Using Measured Responses at Sea
Notice bibliographique
Résumé
A method for the identification of the damping, restoring, and coupling parameters in the equations describing the coupled heave and pitch motions for an underwater robotic vehicle (URV) sailing near sea surface in random waves using only its measured responses at sea is presented. The random decrement equations are derived for the URV performing coupled heave and pitch motions in random waves. The hydrodynamic parameters in these equations are identified using a new identification technique called RDLRNNT, which uses a combination of a multiple linear regression algorithm and a neural networks technique. The combination of the classical parametric identification techniques and the neural networks technique provides robust results and does not require a large amount of computer time. The developed identification technique would be particularly useful in identifying the parameters for both moderately and lightly damped motions under the action of unknown excitations effected by a realistic sea. Numerically generated data for the coupled heave and pitch motion of a URV are used initially to test the accuracy of the technique. Experimental data are also used to validate the identification technique. It is shown that the developed technique is reliable in the identification of the parameters in the equations describing the coupled heave and pitch motions for an URV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».