MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083084011 · doi:10.1243/09544100jaero205

Flight dynamics helicopter model validation based on flight test data

2007· article· en· W2083084011 sur OpenAlexaff
Adrian Hiliuta, Ruxandra Mihaela Botez

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl Systems and Identification
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlight testRepresentation (politics)State-space representationFlight simulatorComputer scienceState spaceTest dataExperimental dataParagraphFly-by-wirePerturbation (astronomy)AlgorithmControl theory (sociology)SimulationMathematicsArtificial intelligencePhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current paper, a new technique for a helicopter model estimation based on flight test data is presented. The state space helicopter models, for different flight conditions, are computed. The method is automatic and is applied when one knows the motion parameters types x, y, and u of a real helicopter and in the absence of any seed matrices. The method is highly convergent, and very good results are obtained for all flight cases. In the introductory part, a bibliographic research is carried on, and the necessary data collection is presented. In the next step, the preliminary estimation of seed matrices, for state-space representation is performed using a non-linear model and small perturbation theory. The last paragraph deals with the seed optimization with respect to different flight conditions. In the end, the model validation and the conclusion on possibilities to further develop and use the present methodology is investigated.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace EngineeringMême sujetControl Systems and IdentificationTravaux en français237 207