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Enregistrement W2800608656 · doi:10.1139/tcsme-2014-0015

DYNAMICS OF TWO ACTIVE AUTONOMOUS DOCK MECHANISMS FOR AUV RECOVERY

2014· article· en· W2800608656 sur OpenAlexaffvenueabout
Jason Currie, Colin B. Gillis, Juan A. Carretero, Rickey Dubay, Tiger Jeans, George D. Watt

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarineUnderwaterMarine engineeringTrajectoryComputer scienceHeading (navigation)Revolute jointRange (aeronautics)EngineeringControl theory (sociology)RobotGeologyAerospace engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are presenting an ever expanding range of applications that enhance human capabilities and mitigate human risk. Development of a successful subsurface autonomous launch and recovery system would expand the functional use of AUVs in many fields, e.g., year-round Canadian Arctic exploration and sovereignty missions. This paper provides an overview of the design and dynamic modelling of two concept mechanisms being developed to recover AUVs to a slowly moving submerged submarine. Both have a serial R⊥R⊥P architecture; one is mechanically actuated while the second uses an actively pitched wing to indirectly provide motive force for the passive revolute joint. Dynamic models of both manipulators are developed. Although similar in architecture, several extensions are required to accurately predict the non-linear dynamics provided by the wing. High speed actuation of the devices is required to compensate for relative trajectory errors between the submarine and AUV during significant sea states in littoral waters. Alterations to the recursive Newton–Euler method to include hydrodynamic and additional inertial forces present in water are explained. Results of some initial modelling are presented.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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