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Enregistrement W2269006045

Modeling of a Micro UAVwith Slung Payload

2014· article· en· W2269006045 sur OpenAlexaboutno aff
Ying Feng, C.A. Rabbath, Chun‐Yi Su

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayload (computing)SwingAerospace engineeringComputer scienceControl theory (sociology)EngineeringMarine engineeringControl (management)Mechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter, the mathematical modeling and simulation of the micro UAV with a payload is derived. When the load is slung underneath the UAVs by cable, the flight dynamics of the UAVs will be altered, which makes the stability of the UAVs disturbed. The unstable oscillation may occur to degrade the performance of the UAVs, and the accurate placement of the load will be affected. Unlike the external disturbance, the negative effects are related to the characteristics of the UAV and the payload. In order to make the UAVs have the ability to adopt the change of the system dynamics and reduce the effects caused by the swing of the load, one modeling method of micro UAVs with single slung payload is addressed. The slung payload is treated as a pendulum-like mass point, and the coupling factors between the UAVs and the payload are considered in the Lagrangian formulation. The conducted model can be used to estimate the Y. Feng ( ) • C.A. Rabbath • C.-Y. Su Department of Mechanical and Industrial Engineering, Concordia University, Montreal, QC, Canada e-mail: zhdfengying@gmail.com; Rabbath@bell.net; chun-yi.su@concordia.ca K.P. Valavanis, G.J. Vachtsevanos (eds.), Handbook of Unmanned Aerial Vehicles, DOI 10.1007/978-90-481-9707-1 108, © Springer Science+Business Media Dordrecht 2015 1257

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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