MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400899805 · doi:10.2514/1.g007821

Controllability Assessment and Fault-Tolerant Sizing of UAVs Under Effector Failures

2025· article· en· W4400899805 sur OpenAlexafffund
Félix Pollet, Jonathan Liscouët, Marc Budinger, Scott Delbecq, Jean‐Marc Moschetta

Notice bibliographique

RevueJournal of Guidance Control and Dynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésControllabilitySizingEffectorFault toleranceComputer scienceReliability engineeringControl theory (sociology)EngineeringBiologyDistributed computingCell biologyMathematicsChemistryArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a methodology for analyzing the controllability and fault-tolerant sizing of fixed-wing and hybrid fixed-wing vertical landing and takeoff (FW-VTOL) unmanned aerial vehicles (UAVs). Building upon previous research focused on multirotor UAVs, the study introduces a new control authority index, redefined dynamics models, and enhanced control allocation techniques to address rotor failures and lock-in-place failures of control surfaces. The methodology considers effector limitations and the unidirectional drag condition for control surface deflection angles.These advancements are combined to assess the linear controllability and accomplish fault-tolerant sizing of UAVs. By applying the proposed methodology to a case study, the linear controllability of fixed-wing and hybrid FW-VTOL UAVs is evaluated in various failure scenarios. The results demonstrate that the hybrid FW-VTOL concept exhibits higher fault tolerance capability due to the presence of VTOL rotors that can compensate for control surface failures. The study emphasizes the importance of oversizing VTOL rotors to ensure sufficient control authority in double failure scenarios, revising the conventional assumption that VTOL system sizing primarily relies on takeoff analysis.The proposed advancements are relevant to future UAV designs intended for fault-tolerant applications such as medical equipment transport and air taxis.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,555

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Guidance Control and DynamicsMême sujetAdvanced Control Systems OptimizationTravaux en français237 207