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Enregistrement W2274328388 · doi:10.1115/imece2010-39187

Distributed and Centralized H∞ Control of Large Segmented Telescopes

2010· article· en· W2274328388 sur OpenAlexaff
Baris Ulutas, Afzal Suleman, Edward J. Park

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePrimary mirrorInvariant (physics)Controller (irrigation)MATLABControl theory (sociology)SegmentationTelescopeControl (management)Artificial intelligenceMathematicsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Next generation telescopes are to employ segmented mirrors to realize extremely large primary mirror surfaces. Most of the current ground-based telescopes has monolithic mirrors with radius upto 8 metres. Due to limitations segmentation is preferred for larger size mirrors. Segmentation of mirrors brings a challenging task of controlling the vast number of individual units. In this paper, the H∞ control of the primary mirror of the next generation telescopes are investigated. Both spatially-invariant distributed and centralized controllers are designed for simplified dynamic model of a 37 segment test unit. Firstly, the 37 segment system is modelled by adopting a nodal model. Secondly, an analytic calculation of a H∞ controller is presented. A centralized H∞ controller is, then, designed and simulated in MatLab-Simulink environment. Next, the simulation results are presented and the performance of the controller is evaluated. Thirdly, spatially-invariant distributed controller synthesis is described and a spatially-invariant distributed controller is designed for 37 segment system by controller truncation. The spatially-invariant distributed controller is simulated for the 37 segment system. The simulation results of the controller is presented and compared with the results from centralized scheme. It is shown that both centralized and spatially-invariant distributed controllers satisfy the imaging performance requirements.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,383

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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