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Enregistrement W4389192050 · doi:10.22215/etd/2023-15663

Analysis of Urban Air Taxi Inner Loop Controller Architectures Subject to Noisy Inertial Measurement Unit Input while Immersed in Empirically-Developed Urban Airflow Disturbances

2023· dissertation· en· W4389192050 sur OpenAlexaff
Tariq Maksoud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInertial measurement unitPID controllerAirflowInner loopController (irrigation)Control engineeringEngineeringActive disturbance rejection controlControl theory (sociology)Control systemAutomotive engineeringSimulationControl (management)Computer scienceAerospace engineeringState observerArtificial intelligenceMechanical engineeringNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest in designing and operating commercial Urban Air Taxis (UAT) around the world has grown exponentially over the last decade.One of the many challenges that are unique to UATs is the urban airflow environment in which they are envisaged to operate in.The presence of high-rise buildings creates a highly turbulent urban airflow environment which requires UATs operating within it to be equipped with highly robust inner-loop controllers to maintain steady level flight.This study investigates the effect of Angular Random Walk (ARW) noise in four grades of Inertial Measurement Units (IMU) on the inner loop flight controller's ability to maintain steady level flight.Three types of control schema are examined, namely classical Proportional Integral Derivative (PID) control, Active Disturbance Rejection Control (ADRC), and Linear Active Disturbance Rejection Control (LADRC).Each control schema has a different method of overcoming ARW noise found in the IMU readings which impacts its performance.A total of three metrics are used to compare the performance of the different controllers: 1) command tracking performance; 2) control surface deflections; and 3) passenger comfort.The results of this study show promising potential for using ADRC-based control architecture in UAT inner-loop control applications by exhibting superior command tracking performance, lower control surface deflections, and increased passenger comfort compared to PID.It also provides insights to regulatory authorites and UAT manufacturers of the importance of accounting for IMU sensor noise and recommended IMU grades to be used in UAT applications.Finally, I would like to thank my family for their patience and support while I completed this work.To my parents who constantly supported my endeavor to complete this work, my wife who took on the extra load to free up my time, my brother who would make the 5-hour drive to Ottawa to help out with chores when deadlines were approaching, thank you for all you have done for me.To my four young children who never got bored of asking me whether I was done so I could play, I can now say that my work here is done and I now have time to play.It is my hope that my endeavor in completing this work serves as a source of motivation to you in the future that with dedication, determination and the right support you can achieve what may at first glance appear to be too difficult and out of reach.A special thank you to my co-supervisors Prof. Khouli and Prof. Atia for your constant support, motivation and patience when things weren't going in the right direction.Thank you to Dr.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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