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Enregistrement W2146573751 · doi:10.1177/003754970007500201

Simulation of Aircraft Pilot Flight Controls Using Nonlinear System Identification

2000· article· en· W2146573751 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSIMULATION · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl Systems and Identification
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIdentification (biology)Computer scienceAviationSystem identificationNonlinear systemFlight simulatorCascadeControl engineeringFlight testControl (management)Control systemSimulationEngineeringData modelingAerospace engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is concerned with modelling of the front end of an aircraft pilot flight control system's behav iour using a nonlinear system identification technique known as parallel cascade identification. Using this technique, we are able to model a critical part of a pi lot flight control system with sufficient accuracy to meet the objective test requirements of the U.S. Fed eral Aviation Administration for certifying full flight simulators. Traditional approaches to modelling such aircraft systems involve extensive analytical studies of the design of the system, lengthy and detailed empiri cal testing and recording of data from the physical system, and then considerable analysis to fit paramet ric models to the data. The approach presented in this paper virtually eliminates the need for analysis of the system in question, significantly reduces the number of signals that need be recorded from the real aircraft flight control system, and provides an extremely fast method of identifying the mathematical model based on these data. Overall, the time and costs associated with building an effective model are greatly reduced.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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