Submarine Autopilot Performance Optimization with System Identification
Notice bibliographique
Résumé
Computer simulation models play a vital role in the assessment of a ship’s autopilot design. A well-tuned autopilot will contribute to reducing rudder activity, thereby minimizing wear on the actuation plant and also generally reducing fuel consumption. The equations that describe the ship motion dynamics contain a large number of hydrodynamic coefficients that must be calculated as accurately as possible to justify the use of a simulation model and its relevance to predicting the ship manoeuvring characteristics. Proper prediction of the ship performance is an essential pre-requisite in the process of tuning the autopilot. The hydrodynamic coefficients can be calculated by using theoretical methods or by carrying out experiments on the actual ship or on a scaled model of the ship. System Identification (SI) is an experiment-based approach and in this paper the authors present an algorithm that can estimate the coefficients with great accuracy. These coefficients can classically be obtained in a towing tank using a captive model, and with a planar motion mechanism and a rotating arm. Generally, these systems are costly and entail expensive trials programs, and SI methods have been developed in an effort to obviate some of those problems and limitations. They typically process ship manoeuvring data obtained from a free-running scaled model or full-scale trials. While similar to a surface ship, the motion dynamics of a submarine introduce additional challenges for SI methods. This is because the submarine manoeuvres in “three dimensions”, which adds complexity and more hydrodynamic coefficients to the equations. The standard submarine simulation model, also referred to as the Gertler and Hagen equations, incorporates over 120 coefficients. To calculated these coefficients, the SI algorithm uses a Square-Root Unscented Kalman filter (SR-UKF). One of its appealing features is that it calculates all the coefficients by processing data from a single submarine manoeuvre that has a repeating sinusoidal pattern in both depth and course. The manoeuvre can be performed in a towing tank by a free-running scaled model of the submarine, or it can be performed at sea on the full-scale submarine as part of the sea trials schedule.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».