Magnetic interference mapping of four types of unmanned aircraft systems intended for aeromagnetic surveying
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Magnetic interference source identification is a critical preparation step for magnetometer-mounted unmanned aircraft systems (UAS) used for high-sensitivity geomagnetic surveying. A magnetic field scanner was built for mapping the low-frequency interference that is produced by a UAS. It was used to compare four types of electric-powered UAS capable of carrying an alkali-vapour magnetometer: (1) a single-motor fixed-wing, (2) a single-rotor helicopter, (3) a quad-rotor helicopter, and (4) a hexa-rotor helicopter. The scanner's error was estimated by calculating the root-mean-square deviation of the background total magnetic intensity over the mapping duration; averaged values ranged between 3.1 and 7.4 nT. Each mapping was performed above the UAS with the motor(s) engaged and with the UAS facing in two orthogonal directions; peak interference intensities ranged between 21.4 and 574.2 nT. For each system, the interference is a combination of both ferromagnetic and electrical current sources. Major sources of interference were identified such as servo(s) and the cables carrying direct current between the motor battery and the electronic speed controller. Magnetic intensity profiles were measured at various motor current draws for each UAS, and a change in intensity was observed for currents as low as 1 A.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».