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Enregistrement W3107202111 · doi:10.22215/etd/2014-10211

Development of a Cost-Effective High-Fidelity Type-Specific Flight Simulator with Emphasis on Flight Modelling

2014· dissertation· en· W3107202111 sur OpenAlexafffundabout
Suzanne Swaine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésFlight simulatorFidelitySimulationFlight trainingProcess (computing)Instrumentation (computer programming)High fidelityComputer scienceExperimental dataEngineeringAerospace engineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project was an investigation into the feasibility of developing a cost-effective highfidelity type-specific small aircraft simulator for use as part of an ab-initio flight training program.The development of the KatanaSim, a Diamond DA20-A1 Katana flight simulator built with commercial off-the-shelf components and original aircraft parts wherever possible, proved the feasibility of the endeavour.Particularly successful was the high level of physical fidelity achieved by the use of original aircraft parts, most notably a Katana fuselage.The development cost of the KatanaSim was significantly less than the six and seven figure costs usually associated with high-fidelity flight simulators.In order to acquire the data necessary for flight model evaluation and tuning, a minimally-intrusive flight testing methodology for small aircraft was developed.A compact instrumentation package was designed and tested, and a flight permit from Transport Canada was obtained.Two flight tests in a DA20-A1 Katana were completed and several hours worth of flight testing data was acquired.X-Plane, by Laminar Research, was chosen as the core simulator software and Plane Maker, a part of the same package, was used to develop the flight model.Aircraft model parameters were obtained from published data sources, and empirical measurements and observations.The resulting flight model required additional tuning to meet the desired performance specifications.A curve-fitting genetic algorithm was developed to automate the tuning process and was validated using a variety of dynamic models.This genetic algorithm was proven to be capable of tuning the stability derivatives of an aircraft given simulated flight performance data.In future, the genetic algorithm can be used with a blade element theory mathematical model to complete the tuning of the KatanaSim flight model using the acquired flight test data.I'd like to acknowledge the faculty, staff, and students at Carleton who made this ambitious project possible; our industry sponsors, particularly the OAS maintenance team for their support and guidance throughout the project; and Ashraf Othman, for his generous donation of time and expertise that made flight testing possible.My biggest thanks goes to Team KatanaSim, for sticking with this project through a seemingly endless set of challenges.iii To my parents, the pilot and the scientist, who inspired my long and winding journey and made me who I am today.To Katie, Drew, Mike, Jeremy, Brent,

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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