Dynamic Modelling of Multi-Body Unmanned Airship with a Slung-Payload
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicles (UAV) provide a conve-nient way to conduct experiments and simulations at a low cost. After a long period of being relinquished, interest in airships has resurged owing to stringent CO2 emissions regulations and the increasing market demand on air cargo. This paper discusses the application of Udwadia-Kalaba technique to model the dynamics of a reconfigurable unmanned airship. The investigated multi-body consists of an airship, a gondola, and a payload. The investigated airship is designed to have a movable gondola. This novel design overcomes a major issue that conventional airships encountered which is a mechanism to improve the manoeuvrability of the airship. Modelling of multi-body system can be difficult when non-holonomic constraints are present. Three constraints were identified for the investigated system. Position and orientation constraints between the airship and gondola were first derived. In addition, a length constraint between the gondola and slung-payload was enforced. Udwadia-Kalaba method was used to model the multi-body system. The equations of motion are solved numerically for a test case where a step side force is applied for 1 second. The resulting trajectory over a period of 7 seconds was presented and analysed. Physical modes such as pendulum-like behaviour of slung-payload and coupling between the multi-body components were captured in the simulations and discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».