Combined Time- and Frequency-Domain Aircraft System Identification Using Pareto Optimization
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
Abstract Aircraft system identification can either occur in the time-or frequency-domain with each approach having inherent advantages and disadvantages. For example, time-domain modelling generates superior time history matches and has a superior ability to achieve a trim solution. However, time-domain models do not provide a high degree of insight to the frequency responses of the system, which is important for control law development and for matching handling qualities for pilot-in-the-loop simulation — this is a strength of the frequency-domain approach. This paper utilises a Pareto optimization procedure to combine both the time- and frequency-domain approaches and exploit the strengths of both methods. Pareto fronts are generated for the system identification of a 6 degree-of-freedom forward flight model at 90 kts of the National Research Council of Canada’s Bell 412 helicopter. The generated Pareto fronts showed the necessity of balancing the time- and frequency-domain matches whereby moving from the compromise solution to either the isolated time- or frequency-domain solutions resulted in a small improvement in one while the other suffered relatively more. Accordingly, the multi-objective solution using Pareto optimization capitalized on the strengths of both approaches and avoided an overspecialized solution in either of the domains.
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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