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Enregistrement W4380049541 · doi:10.2514/6.2023-3802

Design of a Type Two Fuzzy-based system to Control the Pitch Rate of the Cessna Citation X

2023· article· en· W4380049541 sur OpenAlexaff
S. Mohammad Hosseini, Georges Ghazi, Ruxandra Mihaela Botez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobustness (evolution)Control theory (sociology)Fuzzy logicAvionicsSliding mode controlControl engineeringFuzzy control systemFlight simulatorComputer scienceControl systemEngineeringRobust controlSimulationAerospace engineeringNonlinear systemControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-3802.vid In this research, a novel control methodology developed at the Laboratory of Applied Research in Active Controls, Avionics and AeroServoElasticity (LARCASE) based on a Type Two Adaptive Fuzzy Sliding Mode control system to control the pitch rate of the Cessna Citation X aircraft is presented. For this purpose, a simulation platform developed at LARCASE was used to simulate the non-linear behavior of the Cessna Citation X aircraft. This platform was designed using flight data obtained from a Research Aircraft Flight Simulator (RAFS) manufactured by CAE Inc. and which has a Level D qualification for its flight dynamics and propulsion model. According to the Federal Aviation Administration (FAA), this is the highest level of qualification for flight simulators. This study aims to design a controller that can satisfy pitch rate tracking performance. Hence, Type Two Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control (T2AFSMC) is suggested for this application to combine the robustness of Sliding Mode Control (SMC) with the flexibility of Type Two Fuzzy Logic Control (T2FLC). Traditional SMC has some limitations in dealing with uncertainties, nonlinearities, and disturbances in complex systems. Therefore, a Type Two Fuzzy Logic System is used to approximate the unknown dynamics of the aircraft while the sliding mode controller drives the aircraft to its desired state. In addition, some adaptation laws are employed to tune the parameters of the Type Two Fuzzy System during the simulation period. Finally, the simulation outputs demonstrate the effectiveness of the T2AFSMC in achieving good tracking performance and robustness in controlling the pitch rate of the Cessna Citation X aircraft as a complex system.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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