Guidance Mechanism for Flexible-Wing Aircraft Using Measurement-Interfaced Machine-Learning Platform
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.
Notice bibliographique
Résumé
The autonomous operation of flexible-wing aircraft poses theoretical and technical challenges not yet addressed in the literature. The lack of an exact modeling framework is due to the complex nonlinear aerodynamics driven by the deformations of the flexible-wings, which in turn complicates the controls and instrumentation setup of the navigation system. This urges for innovative approaches to interface affordable instrumentation platforms to autonomously control this type of aircraft. This article leverages the ideas from instrumentation and measurements, machine learning, and optimization fields in order to develop an autonomous navigation system for a flexible-wing aircraft. A novel machine-learning process based on a guiding search mechanism is developed to interface real-time measurements of wing-orientation dynamics into control decisions. This process is realized using an online value iteration algorithm based on two improved and interacting model-free control strategies in real time. The first strategy is concerned with achieving the tracking objectives, whereas the second supports the stability of the system. A neural network platform that employs adaptive critics is utilized to approximate the control strategies while approximating the assessments of their values. An experimental actuation system is utilized to test the validity of the proposed platform. The experimental results are shown to be aligned with the stability features of the proposed model-free adaptive learning approach.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle