Identification of structural surfaces' positions on an F/A-18 using the subspace identification method from flight flutter tests
Notice bibliographique
Résumé
In the current paper, a linear state-space mathematical model, identified from flight flutter tests is presented, to simulate the aeroelastic deflections of specific structural parts of the NASA F/A-18 Active Aeroelastic Wing research aircraft. The flight flutter tests were performed in steady-level flight with Schroeder frequency excitation induced on the aircraft ailerons by an on-board excitation system activated by the pilot. The results of the flight flutter tests were used to generate an aeroelastic model in which the deflections of the specific aircraft surfaces are functions of the control inputs combined with the deflections of other aircraft surfaces. The F/A-18 linear model is conceived as nine third-order multiple input-single output (MISO) models. Each model has nine inputs and one output. The nine inputs are the differential ailerons deflection and the deflections of all the other parts of the aircraft. The output of each model is the structural deflection of a given aircraft structure. The model's parameters are estimated with the subspace system identification algorithm, an efficient non-iterative algorithm that computes the system matrices directly from the input and output data. The model's quality is evaluated by calculating the fit and correlation coefficients between the model's outputs and the outputs from flight flutter test data. Although the fit coefficient results are very good - between 89 and 99 per cent - the correlation coefficient method gave the best results (nearly 100 per cent). Finally, resampled inputs were used to validate the F/A-18 model's robustness. The model's aircraft structure was validated for flutter flight tests at different Mach numbers and altitudes. The estimated linear model fits the flight flutter test data very well. The subspace method is therefore very convernvenient for model identification from flight flutter tests.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».