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Enregistrement W4386777130 · doi:10.3390/drones7090580

Development of Multimode Flight Transition Strategy for Tilt-Rotor VTOL UAVs

2023· article· en· W4386777130 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrones · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGuidance and Control Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)AerodynamicsRotor (electric)Takeoff and landingTakeoffProcess (computing)TrajectoryGauss pseudospectral methodComputer scienceControl (management)EngineeringAerospace engineeringMathematicsPhysicsPseudo-spectral methodMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to establish a transition strategy for tilt-rotor vertical takeoff and landing (VTOL) unmanned aerial vehicles (UAVs) based on an optimal design method. Firstly, The flyable transition corridor was calculated based on both the UAV’s dynamic equations and its aerodynamic and dynamic characteristics. The dynamic equations of the UAV were organized into state equation forms. The initial and final value constraints of the control and state variables in the transition process were recorded, as were the constraints of the transition process. The transition strategy design problem was transformed into an optimal control problem with constraints, while the Gauss pseudospectral method (GPM) was employed to transform and solve the problem. In addition, performance indicators were designed based on the transition quality requirements for transition time, attitude stability, and control continuity. Sensitivity was analyzed according to different index terms with different dimensions and effects. Finally, the rationality of the transition strategy designed in this paper was verified according to different simulation scenarios.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,219 · 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