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Enregistrement W2977528371 · doi:10.22215/etd/2019-13546

Characterization and compensation of magnetic interference resulting from unmanned aircraft systems

2019· dissertation· en· W2977528371 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésServomechanismInterference (communication)Rotor (electric)Compensation (psychology)MagnetometerEngineeringAutomotive engineeringComputer scienceElectrical engineeringAerospace engineeringControl theory (sociology)Magnetic fieldPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmanned aircraft systems (UAS) are a viable platform for aeromagnetic surveys but the interference generated during flight can greatly impact data quality. In this thesis, the problem of interference reduction was approached from two directions: mapping to identify sources and manoeuvre compensation.Problematic interference sources were identified using magnetic intensity mappings of the UAS. For these mappings to be accurate, the UAS must have: (1) the motors engaged, (2) the flight surface servos powered and in a steady-state position, and (3) the electrical systems drawing a constant current. The strongest sources were the servos and the motor system with the largest field attributed to the direct current battery cables between the motor batteries and the electronic speed controller. Reduction methods recommended included the twisting of direct current cables, demagnetisation of steel components, and increasing the distance between the servos and the intended magnetometer installation point.To improve mapping quality, a magnetic scanner was designed and built to compare the magnetic intensity mappings and profiles of four different types of electric-powered UAS; a single-motor fixed-wing, a single-rotor helicopter, a quad-rotor helicopter and a hexa-rotor helicopter UAS. These UAS were found to have: (1) similar interference signatures under rotation, (2) interference levels dependent on the electrical current drawn by the motor(s), (3) a mixture of interference types composed of both material magnetisation and electrical current.The removal of interference produced by a 35 kg gasoline-powered UAS was demonstrated using a real-time compensator. The UAS was prepared with interference reduction techniques that reduced the heading error and 4th difference to acceptable levels. Two novel low-altitude calibration methods, named a "stationary" and "box" calibration, were tested in three geographic locations with different magnetic gradients. The best calibration using each method yielded an improvement ratio of 8.595 and 3.989, respectively and a standard deviation of the compensated total magnetic intensity of 0.075 and 0.083 nT, respectively. A best estimated Figure-of-Merit of 3.8 nT was calculated; the lowest value reported for a rotary-wing UAS to date. The stationary calibration was robust and compensated non-native flight data with a cross-correlation index of 1.073.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,677

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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