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Enregistrement W4320493472 · doi:10.1177/09544100231153261

Adaptive control of hypersonic vehicles using intelligent allocation

2023· article· en· W4320493472 sur OpenAlexaff
Hao An, Ziyi Guo, Xueqing Zhang, Yiming Wang, Changhong Wang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Postdoctoral Program for Innovative TalentsChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Adaptive controlHypersonic speedComputer scienceActuatorAerodynamicsServoControl engineeringDimension (graph theory)Process (computing)Control (management)EngineeringArtificial intelligenceMathematicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an intelligent allocation-based adaptive controller for the longitudinal motion of air-breathing hypersonic vehicles (AHVs). A control-allocation (CA) module is developed to deal with composite actuator servo constraints that have usually been neglected in existing AHV control works. This CA process is realized with the help of the recent deep deterministic policy gradient algorithm without involving any online optimization. In the followed adaptive controller design, several auxiliary signals are constructed to compensate for the possible CA error, while adaptive super-twist differentiators are employed to fast estimate the lumped effect of uncertain aerodynamic coefficients and unknown external disturbances. As a result, the adaptive control algorithm only needs three parameter updating laws, whose dimension is much lower than traditional adaptive control strategies for AHVs. Simulations are provided to verify the proposed intelligent allocation-based adaptive controller.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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