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Enregistrement W2886000779 · doi:10.1139/juvs-2018-0006

Magnetic interference testing method for an electric fixed-wing unmanned aircraft system (UAS)

2018· article· en· W2886000779 sur OpenAlexafffundvenue
Loughlin Tuck, C. Samson, Jeremy Laliberté, M. G. H. Wells, F. Bélanger

Notice bibliographique

RevueJournal of Unmanned Vehicle Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterference (communication)WingAerospace engineeringElectromagnetic interferenceAcousticsOverlayComputer sciencePhysicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the barriers preventing unmanned aircraft systems (UASs) from having a larger presence in the geophysical magnetic surveying industry is the magnetic interference generated by the UAS and its impact on the quality of the recorded data. Detailed characterization of interference effects is therefore needed before remedial solutions can be proposed. A method for characterizing magnetic interference is demonstrated for a 21 kg, 3.7 m wingspan, 6 kW electric fixed-wing UAS purposely built for magnetic surveying. It involves mapping the spatial variations of the total magnetic intensity resulting from the interference sources on the UAS. Dynamic tests showed that the motor should be engaged and the aircraft control surfaces levelled prior to mapping. Experimental results reveal that the two strongest sources of magnetic interference are the cables connecting the motor to the batteries, and the servos. Combining three factors to assess the level of magnetic interference — the total magnetic intensity, 4th difference and vertical magnetic gradient — an index overlay shows that the magnetic sensor(s) should be located at least 50 cm away from the wingtips or tail to ensure an interference level of <2 nT, a 4th difference of <0.05 nT, and a gradient of <10 nT/m.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeAutre devis
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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