Increasing the operating depth of an autonomous underwater vehicle using an intelligent magnetic field
Notice bibliographique
Résumé
<p>Designing and manufacturing a suitable body is one of the most effective factors in increasing the efficiency of autonomous underwater vehicles (AUVs). In fact, increasing the propulsive power of an AUV by reducing the frictional drag on its body and incre asing its maneuverability will positively affect key parts of the AUV’s hardware and software such as control system, sensors, AUV vision, batteries and thrusters. On the other hand, a suitable body should have features such as lightness, underwater vehicl e’s balance, high mechanical strength, and enough space for equipment. Therefore, the design and manufacture of the body requires a lot of analysis in terms of body material, aerodynamic calculations, etc., increases the overall cost. This paper aims to re duce the stress in the body of a Polytetrafluoroethylene ( PTFE ) underwater robot and to increase its operating depth without changing the body’s structure by using fuzzy logic to intelligently controlling the magnetic force generated by the repulsion betwe en the coil and the cylindrical magnet, which saves energy, reduces battery consumption, and increases system performance. The results show that the robot performance depth increases by more than 50% without changing the robot body structure.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».