Flying Qualities Assessment for Nonlinear Adaptive Control Validation on the Cessna Citation X Longitudinal and Lateral Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the validation of nonlinear adaptive controllers by assessing the flying qualities, specifically applied to the flight dynamics of the Cessna Citation X. Two distinct nonlinear controllers were designed for low-level control of longitudinal and lateral dynamics, respectively. Both control algorithms include a fixed Proportional-Derivative-Integral baseline controller, a Nonlinear Dynamic Inversion controller using Recursive Least Square estimation, and an adaptive Neural Network controller. The longitudinal control consists of controlling the aircraft pitch rate, while the lateral control task consists of controlling the aircraft roll rate and ensuring the stabilization of the yaw rate. The flying qualities were taken from MIL-STD 1797A for which Level 1 requirements were met for short period, roll and Dutch-roll dynamics. The resulting controllers consist of Model Reference Adaptive Controllers (MRAC), which means that specific reference signals were tracked with desired performances on the pitch and roll rates. The flight controllers were tested for 64 flight conditions in the cruise phase covering the overall flight envelope of the Cessna Citation X. Simulations demonstrated minimal tracking error, and then transfer function identification was fulfilled for each simulation to extract the transient performance characteristics. Results have shown that the aircraft flying qualities were lying within the Level 1 for both adaptive longitudinal and lateral controllers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».