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Enregistrement W2742170727 · doi:10.20381/ruor-6502

Autonomous Hybrid Powered Long Ranged Airship for Surveillance and Guidance

2014· dissertation· en· W2742170727 sur OpenAlexfundno aff
Steven Recoskie

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésAeronauticsAerospace engineeringEngineeringSystems engineeringEnvironmental scienceMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With devastating natural disasters on the rise, technological improvements are needed in the field of search and rescue (SAR). Unmanned aerial vehicles (UAVs) would be ideal for the search function such that manned vehicles can be prioritized to distributing first-aid and ultimately saving lives. One of the major reasons that UAVs are under utilized in SAR is that they lack a long flight endurance which compromises their effectiveness. Dirigibles are well suited for SAR missions since they can hover and maintain lift without consuming energy and can be easily deflated for packaging and transportation. This research focuses on extending flight endurance of small-scale airship UAVs through improvements to the infrastructure design and flight trajectory planning. In the first area, airship design methodologies are reviewed leading to the development and experimental testing two hybrid fuel-electric power plants. The prevailing hybrid power plant design consists of a 4-stroke 14cc gasoline engine in-line with a brushless DC motor/generator and variable pitch propeller. The results show that this design can produce enough mechanical and electrical power to support 72 hours of flight compared to 1-4 hours typical of purely electric designs. A power plant configuration comparison method was also developed to compare its performance and endurance to other power plant configurations that could be used in dirigible UAVs. Overall, the proposed hybrid power plant has a 600% increase in energy density over that of a purely electric configuration. In the second area, a comprehensive multi-objective cost function is developed using spatially variable wind vector fields generated from computational fluid dynamic analysis on digital elevations maps. The cost function is optimized for time, energy and collision avoidance using a wavefront expansion approach to produce feasible trajectories that obey the differential constraints of the airship platform. The simulated trajectories including 1) variable vehicle velocity, 2) variable wind vector field (WVF) data, and 3) high grid resolutions were found to consume 50% less energy on average compared to planned trajectories not considering one of these three characteristics. In its entirety, this research addresses current UAV flight endurance limitations and provides a novel UAV solution to SAR surveillance.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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