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Enregistrement W4392367289 · doi:10.32920/25336339

Analysis of the Dynamics and Control of a Morphing Quadrotor

2024· preprint· en· W4392367289 sur OpenAlexaff
Jann Cristobal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphingControl theory (sociology)Controller (irrigation)Moment of inertiaLinear-quadratic regulatorInertiaPosition (finance)Rotor (electric)ThrustComputer scienceMoment (physics)Variable (mathematics)Stability (learning theory)MathematicsEngineeringControl (management)PhysicsMathematical analysisAerospace engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This paper will model a morphing quadrotor that is based on the works of Falanga etal [1]. It starts with the dynamics of a fixed geometry quadrotors. Getting a good understanding of the equations of motion for the system can help determine how each of the parameters can affect the system response. The use of multiple frames allows for simplification of the equation. This mixed frame approach and the use of rotation matrices significantly make the problem easier to solve. After learning about how each of the parameters affect the system, the inclusion of variable geometry means that the moment of inertia, the attitude controller gains, and the actuator controller methods require modifications. Using point masses to represent the major components of the quadrotor, estimation for the changing Moment of Inertia as a function of the morphing angle βk is calculated. Using Linear Quadratic Regulator, an adaptive attitude control allows for the changing gains to be possible mid-flight for better stability. Using the position vectors of the rotors with respect to the center of mass, the mapping for controller input, [T, Mφ, Mθ, Mψ]T, and rotor speed are determined. When comparing the simulation results with Falanga etal [1], the response follow a similar trend. Overall, the simulation response is adequate in showing the system behaviour when changing geometry mid-flight. Analysis in the variable thrust coefficient can get the simulation closer to the experimental results.</p>

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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