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Enregistrement W2134891371 · doi:10.1017/s0001924000700418

Identification of a MIMO state space model of an F/A-18 aircraft using a subspace method

2009· article· en· W2134891371 sur OpenAlexafffund
S. De Jesus-Mota, M. Nadeau Beaulieu, Ruxandra Mihaela Botez

Notice bibliographique

RevueThe Aeronautical Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl Systems and Identification
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAileronAeroelasticityControl theory (sociology)RudderFlutterSubspace topologyNonlinear systemTrailing edgeMIMOMathematicsState-space representationStructural engineeringComputer scienceEngineeringAlgorithmMathematical analysisAerospace engineeringWingAerodynamicsPhysicsStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this paper is to determine the mathematical relationship (model) between control deflections and structural deflections of the F/A-18 modified aircraft in the active aeroelastic wing technology program. Five sets of signals from flight flutter tests corresponding to the excited sources were measured by NASA Dryden Flight Research Center. These excitation inputs are: differential ailerons, collective ailerons, collective stabilisers, differential stabilisers, and rudders. The signals to be used by the model are of two types: control deflection time histories and corresponding structural deflections on the wing and trailing-edge flaps. We choose to use the subspace identification method based on reconstructing the observability matrix in order to identify the nonlinear multi-input, linear-in-the-states, multi-output system. We identify models (input/output characteristics) by applying this method for a number of sixteen flight conditions for which the Mach number varies from 0·85 to 1·30 and the altitudes vary from 5,000ft to 25,000ft. Very good results are obtained with a fit between the estimated and the measured signals and a correlation coefficient higher than 90%.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,293
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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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