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Enregistrement W3009625920 · doi:10.22215/etd/2020-13916

Motion Compensation and Robotic Control of Maritime Cranes

2020· dissertation· en· W3009625920 sur OpenAlexaff
Ryan A. McKenzie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeckEngineeringCompensation (psychology)PendulumControl theory (sociology)SimulationSettling timeReduction (mathematics)Marine engineeringComputer scienceControl engineeringControl (management)Structural engineeringArtificial intelligenceMechanical engineeringStep response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maritime operations occur in a rapidly changing and extremely dangerous environment. To improve handling of cargo while at sea, this thesis develops a method for combining active-heave compensation and anti-pendulum control for a combined world-frame compensation system. State estimation algorithms are applied using low-cost inertial sensors attached to the deck of the ship and to the body of the load. fixed set-point tracking tests and simulations with sinusoidal base excitation derived from the natural frequency of the pendulum w n = g/l p (Test 084-088 and 092-096; Simulation 084-1/2-088-1/2 and 092-1/2-096-1/2). The experimental results are summarized by the mean of all repetitions with error bars to indicate the standard errors, and the results are grouped by the corresponding motion profile. . . . . . . . 7.24 World position tracking data for variable set-point tests. . . . . . . . 7.25 Relative ellipsoid volume, distance travelled, and set-point tracking RMSE for variable set-point tracking tests and simulations with base excitation derived from scaled ship motion (Test 097-104; Simulation 097-1/2-104-1/2). The experimental results are summarized by the mean of all repetitions with error bars to indicate the standard errors, and the results are grouped by the corresponding ship motion profile. A.1 Ship Motion Profile 1: Full-scale and test-scale displacements [6]. . . A.2 Ship Motion Profile 1:

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,520

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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