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Enregistrement W2657266600

CH-53K Control Laws: Risk Reduction Flight Testing

2011· article· en· W2657266600 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Vineet Sahasrabudhe, Sikorsky Aircraft Corp., James Pritchard, Navair, Arthur Gubbels, Alexander Faynberg, Stephen Kubik, Oscar Tonello

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReduction (mathematics)Control (management)Risk analysis (engineering)LawBusinessComputer sciencePolitical scienceMathematicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US Navy has contracted Sikorsky Aircraft to develop a heavy lift replacement helicopter. The CH-53K employs Model Following control laws which can provide Level 1 handling qualities in accordance with ADS-33E-PRF across the flight envelope. The core controls include a Primary Flight Control System (PFCS) and an Automatic Flight Control System (AFCS). The PFCS provides a Rate Command Attitude Hold (RCAH) system which provides the pilot with a responsive aircraft for operations in good visual environments. The AFCS implements an Attitude Command Velocity Hold system with Hover and Position hold features for operations in degraded visual environments (DVE). Radar and Barometric Altitude hold is also available, and a comprehensive set of flight director modes is also being implemented. Once the basic structure of the control laws was set, Sikorsky embarked on a very extensive design and analysis effort to ensure that the control laws were on the path to producing Level 1 handling qualities. A key element of the design effort is to carry out extensive risk reduction flight testing on one or more variable stability aircraft. This is expected to go a long way towards reducing flight controls flight test cost risk as part of the CH-53K System Design and Development program. The intent of this effort is to functionally test all PFCS, AFCS and Tactile Cueing functions on a combination of the National Research Council of Canada's (NRC) Bell 412 ASRA variable stability aircraft, and the US Army Aeroflightdynamics Directorate's JUH-60A RASCAL variable stability aircraft. This paper focuses on the approximately 60 flight hours of testing of the CH-53K PFCS and AFCS functions that was carried out between December 2009 and December 2010 on the NRC ASRA aircraft in Ottawa, Canada. A unique feature of the implementation carried out for this effort is the two step process, where first the open loop characteristics of the CH-53K aircraft were simulated on the host aircraft and then the model following loop was closed around the simulated dynamics. Once the open loop characteristics had been implemented, the complete PFCS and AFCS control laws for the pitch, roll and yaw axes were wrapped around these simulated characteristics. Extensive testing was carried out in May and June 2010 for the PFCS control laws and in November and December 2010 for the AFCS control laws. While formal handling qualities ratings were not collected, extensive evaluations were carried out using ADS-33 type MTEs by a combination of Sikorsky and US Navy pilots in order to shakedown the control implementation and find any issues ahead of implementation on a real aircraft. As a result of the risk reduction flight testing significant changes were made to the control laws and this test program is estimated to have avoided a significant number of flight test hours during the upcoming CH-53K test program with the prototype aircraft. Copyright ©2011 by the American Helicopter Society International, Inc. All rights reserved.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,426

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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