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Enregistrement W2570701716 · doi:10.1109/cdc.2016.7799004

Model predictive control of coupled hyperbolic PDEs and ODEs

2016· article· en· W2570701716 sur OpenAlexaff
Qingqing Xu, Stevan Dubljević

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Controllability of Differential Equations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdeDiscretizationModel predictive controlControl theory (sociology)Optimal controlRealization (probability)Applied mathematicsBoundary (topology)MathematicsLinear-quadratic regulatorMathematical optimizationHyperbolic partial differential equationDistributed parameter systemState spaceQuadratic equationController (irrigation)Partial differential equationComputer scienceControl (management)Mathematical analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper addresses model predictive control design for a set of coupled hyperbolic PDEs and ODEs. The PDEs and ODEs system are connected through the boundary of PDEs system. The overall system contains infinite-dimensional state space extended with the finite-dimensional state space which provides the framework for constrained optimal control law realization. In this work, the discrete PDEs-ODEs system is obtained by using Cayley-Tustin time discretization without applying spatial approximation of underlying PDEs. The model predictive control is designed by utilizing standard constrained optimization obtained control law which leads to quadratic regulator design accounting for input or/and state/output constraints. Finally, the controller performance is assessed by a numerical simulation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,201

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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