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Enregistrement W4404810657 · doi:10.1109/tmech.2024.3493373

Finite-Time Intermittent-Update Control for Aircraft Electric Antiskid Braking System via Sliding Mode Approach

2024· article· en· W4404810657 sur OpenAlexaff
Zheng Wu, Fanbiao Li, Yang Shi, Tao Yang, Chunhua Yang, Weihua Gui

Notice bibliographique

RevueIEEE/ASME Transactions on Mechatronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Outstanding Youth Science Fund Project of National Natural Science Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésAutomotive engineeringSliding mode controlRetarderEngine brakingControl theory (sociology)Dynamic brakingBraking systemThreshold brakingControl (management)Computer scienceMode (computer interface)EngineeringBrakePhysicsNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to achieve optimal slip ratio tracking, this article proposes a sliding mode intermittent-update control (SMIC) method for the aircraft electric antiskid braking system. Based on analyzing the aircraft braking process and the electromechanical characteristics of actuators, a comprehensive model is established, incorporating slip ratio, braking pressure, and rotor angular velocity in a cascade structure. Due to the complex runway environment and diverse climate conditions, the inherent variability and nonlinearity of the optimal slip ratio pose significant challenges to the sustained utilization of maximum friction. To address the above challenges and enhance braking performance, a switching extremum search approach is proposed to optimize the slip ratio in real time. A sliding mode intermittent-update controller is designed to track the real-time optimal slip ratio, ensuring finite-time convergence and effectively preventing wheel slip and lock-up. Finally, the proposed control strategy is validated on a realtime hardware-in-the-loop-based platform, which demonstrates that the SMIC strategy can not only effectively improve the braking efficiency but also reduces the switching frequency of the electromechanical actuators.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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