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Enregistrement W4367322074 · doi:10.18280/mmep.100238

Longitudinal Trim and Stability Analysis of Hybrid Airship with Suspended Payload for Single Body and Two Body Dynamics Using Bifurcation Method

2023· article· en· W4367322074 sur OpenAlexvenueno aff
Abhishek Kumar, Om Prakash

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrimPayload (computing)Longitudinal static stabilityBifurcationDynamics (music)Stability (learning theory)Aerospace engineeringControl theory (sociology)Computer scienceEngineeringPhysicsAerodynamicsStructural engineeringNonlinear systemAcousticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper deals with the nonlinear mathematical modelling of the longitudinal dynamics of a small sized hybrid airship with suspended payload vehicle.The modelling is done by considering the system as single body dynamic as well as two body dynamics.Bifurcation Analysis method is applied to do the trim and stability analysis of the system.MATLAB and AUTO bifurcation analysis tool is used for dynamic modeling and simulation of the system.Total five different simulation cases with different elevator deflection are discussed for 3DOF model.For each case Six output states as Vel, gamma, alpha, q, theta and range (h) is taken and one input parameter as dele i.e. elevator deflection is taken.In this paper 6DOF and 3DOF longitudinal conventional single body dynamic model of hybrid airship is discussed and an alternate method as 4DOF two body longitudinal dynamic model of hybrid airship is also considered.Simulation is done for all models on MATLAB and Alternate technique as bifurcation method is also used on AUTO software to study the dynamic analysis of the system.Eigen values is obtained from bifurcation method and is helpful to analyze the stability of the Hybrid airship with suspended payload vehicle.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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