Optimizing Flight Control of Unmanned Aerial Vehicles with Physics-Based Reliability Models
Notice bibliographique
Résumé
The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) is rapidly expanding across numerous industries, with a diverse range of applications. Ensuring reliable operation is crucial for safety, costs, and customer satisfaction, especially in the aviation sector. This paper presents a novel approach to optimizing flight control by incorporating a reliability-based control allocation system with physics-based reliability models. More specifically, the control allocation is based on physical estimations of reliability parameters. The reliability model incorporates a Weibull distribution reformulated to express reliability as a function of cumulated damage instead of time. The failure mechanisms of the rotor components are modeled based on physics, allowing for the calculation of cumulated damages as a function of the UAV's operation. The parameterization of the reliability and failure mechanism models is entirely based on publicly available manufacturer catalog data to ensure that the models are readily applicable to new designs with off-the-shelf components. Additionally, this approach facilitates the verification and validation of the models. The developed integrated control strategy and physics-based models have been implemented in Matlab-Simulink and applied to the case study of a coaxial quadrotor UAV for validation. When applied to the case study, the controller efficiently redistributes the control duties of rotors with a high probability of failure while maintaining the desired system response, thus increasing the operation's reliability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».